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进行GPU算力管理
本篇主要简单介绍了在AI时代由‘大参数、大数据、大算力’需求下，对GPU算力管理和分配带来的挑战。以及面对这些挑战，GPU算力需要从单卡算力管理、单机多卡算力管理、多机多卡算力管理等多个方面发展出来的业界通用的技术。
Spring AI 智能体通过 MCP 集成本地文件数据
MCP 作为一款开放协议，直接规范了应用程序如何向 LLM 提供上下文。MCP 就像是面向 AI 应用程序的 USB-C 端口，正如 USB-C 提供了一种将设备连接到各种外围设备和配件的标准化方式一样，MCP 提供了一个将 AI 模型连接到不同数据源和工具的标准化方法。
基于 EventBridge + DashVector 打造 RAG 全链路动态语义检索能力
本文将演示如何使用事件总线（EventBridge），向量检索服务（DashVector），函数计算（FunctionCompute）结合灵积模型服务[1]上的 Embedding API[2]，来从 0 到 1 构建基于文本索引的构建+向量检索基础上的语义搜索能力。具体来说，我们将基于 OSS 文本文档动态插入数据，进行实时的文本语义搜索，查询最相似的相关内容。
10 倍性能提升， GraalVM 应用可观测实践
本文介绍了 GraalVM 静态编译技术在云原生环境下的应用：ARMS 发布了支持 GraalVM 应用的 Java Agent 探针，可为 GraalVM 应用提供开箱即用的可观测能力。同时，文章还提供了使用 ARMS 对 GraalVM 应用进行可观测的详细步骤。
阿里云百炼xWaytoAGI共学课DAY1 - 必须了解的企业级AI应用开发知识点
本课程旨在介绍阿里云百炼大模型平台的核心功能和应用场景，帮助开发者和技术小白快速上手，体验AI的强大能力，并探索企业级AI应用开发的可能性。
LLM 应用可观测性：从 Trace 视角展开的探索与实践之旅
基于大语言模型的应用在性能、成本、效果等方面存在一系列实际痛点，本文通过分析 LLM 应用模式以及关注点差异来阐明可观测技术挑战，近期阿里云可观测推出了面向 LLM 应用的可观测解决方案以及最佳实践，一起来了解下吧。
2025 年可观测 10 大趋势预测
下述报告主要整理自各大网站发布的对 2025 年可观测趋势的预测，作者合并同类项汇总 10 个共性的趋势，欢迎大家一起讨论。
网络分析与监控：阿里云拨测方案解密
阿里云网络拨测业务提供了全球、多种协议、多种网络态势的用户网络性能和用户体验监控场景的全面可观测方案。该文章从拨测场景下，介绍了用户如何快速的构建一套全球用户视角的服务可用性大盘，为客户的业务保驾护航。