通义灵码Project Rules是一种针对AI代码生成的个性化规则设定工具,旨在解决AI生成代码不精准或不符合开发者需求的问题。通过定义编码规则(如遵循SOLID原则、OWASP安全规范等),用户可引导模型生成更符合项目风格和偏好的代码。例如,在使用阿里云百炼服务平台的curl调用时,通义灵码可根据预设规则生成Java代码,显著提升代码采纳率至95%以上。此外,还支持技术栈、应用逻辑设计、核心代码规范等多方面规则定制,优化生成代码的质量与安全性。
ComfyUI 是一款基于节点工作流稳定扩散算法的全新 WebUI,相对于传统的 WebUI,ComfyUI 的部署和学习曲线较陡峭,函数计算基于 Serverless 应用中心开发“ComfyUI 应用模版”,简化开发者的部署流程,帮助简单、快捷实现全新而精致的绘画体验,点击本文查看一键部署 ComfyUI 的方法。
阿里巴巴开发工程师,Apache Flink Committer 任庆盛,在 9 月 24 日 Apache Flink Meetup 的分享。
本文深入解析了Model Context Protocol(MCP)协议,探讨其在AI领域的应用与技术挑战。MCP作为AI协作的“USB-C接口”,通过标准化数据交互解决大模型潜力释放的关键瓶颈。文章详细分析了MCP的生命周期、传输方式(STDIO与SSE),并提出针对SSE协议不足的优化方案——MCP Proxy,实现从STDIO到SSE的无缝转换。同时,函数计算平台被推荐为MCP Server的理想运行时,因其具备自动弹性扩缩容、高安全性和按需计费等优势。最后,展望了MCP技术演进方向及对AI基础设施普及的推动作用,强调函数计算助力MCP大规模落地,加速行业创新。
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当前,函数计算 FC 已被广泛应用在各种 AI 场景下,函数计算支持通过使用容器镜像部署 AI 推理应用,并且提供多种选项来访问训练好的模型。为了帮助开发者高效地在函数计算上部署 AI 推理应用,并快速解决不同场景下的模型存储选型问题,本文将对函数计算的 GPU 模型存储的优缺点及适用场景进行对比分析,以期为您的模型存储决策提供帮助。
将 Qwen2.5 模型部署于函数计算 FC,用户能依据业务需求调整资源配置,有效应对高并发场景,并通过优化资源配置,如调整实例规格、多 GPU 部署和模型量化来提升推理速度。此外,函数计算支持多样化 GPU 计费模式(按需计费、阶梯定价、极速模式),可根据业务需求调整,在面对高频请求和大规模数据处理时,能够显著降低综合成本。