阿里云函数计算与 NVIDIA TensorRT/TensorRT-LLM 展开合作，通过结合阿里云的无缝计算体验和 NVIDIA 的高性能推理库，开发者能够以更低的成本、更高的效率完成复杂的 AI 任务，加速技术落地和应用创新。
今天分享一下，基于阿里云函数计算 FC 以及 CAP（云应用开发平台），极速托管专属的 CosyVoice 应用。并且我们提供了 API 调用方案以及镜像构建源码方便您根据自己的业务任意 DIY。
MCP 的价值是统一了 Agent 和 LLM 之间的标准化接口，有了 MCP Server 的托管以及开发态能力只是第一步，接下来重要的是做好 MCP 和 Agent 的集成，FunctionAI 即将上线 Agent 开发能力，敬请期待。
ROS（Resource Orchestration Service）是阿里云的资源编排服务，通过模板定义资源和依赖关系。CDK中的Asset模块扮演关键角色，将本地文件转化为云资产，方便上传至OSS（Object Storage Service）存储。OSS是一个云存储服务，能安全存储大量数据，并支持高效访问。通过ROS CDK，开发者可以将本地的Next.js博客项目打包并部署到OSS，实现静态网站的云托管。部署过程包括初始化项目、安装依赖、定义资源、打包博客代码和使用CDK部署到OSS。通过这种方式，开发者可以利用ROS CDK的自动化能力，高效地管理和更新云上资源。
阿里云ROS CDK结合OSS的资源编排教程，教你如何以代码定义云资源，简化部署流程。ROS CDK允许使用编程语言（如TypeScript、C#）代替JSON或YAML模板，创建和管理云资源，如OSS Bucket。通过Asset模块，本地文件被转化为云资源，ROS CDK的`ros-cdk-ossassets`和`ros-cdk-ossdeployment`则负责资源上传和管理。教程以创建和部署博客到OSS为例，展示了从初始化项目、配置凭证到编写CDK代码，再到打包、部署和更新资源栈的全过程。使用ROS CDK，开发者能更高效地实现云上资源的自动化运维和管理。
近年来，AI 技术发展迅猛，企业纷纷寻求将 AI 能力转化为商业价值，然而，在部署 AI 模型推理服务时，却遭遇成本高昂、弹性不足及运维复杂等挑战。本文将探讨云原生 Serverless GPU 如何从根本上解决这些问题，以实现 AI 技术的高效落地。
本文主要介绍阿里云 Serverless 应用引擎如何帮助企业跨越技术鸿沟，从传统应用架构无感升级到 Serverless 架构，以更高效、更经济的方式进行转型，快速进入云原生快车道，让 2 人的研发团队享受 2000 人技术团队的红利。
本文将AI项目与Serverless架构进行结合，在Serverless架构下用20行Python代码搞定图像分类和预测。
ROS CDK提供Asset类，将本地文件转化为云资源，通过ROS CDK部署时，自动上传到指定的OSS Bucket。ROS CDK简化了基础设施即代码的流程，通过TypeScript、JavaScript等编程语言代替JSON或YAML模板，提高了效率和安全性。在实际应用中，通过ROS CDK和OSS，可以将本地博客项目打包并部署到阿里云OSS，实现静态网站的云托管。整个过程包括初始化项目、配置凭证、打包博客内容、通过CDK将内容部署到OSS Bucket，以及配置静态网站托管和自定义域名。
