隨着大型語言模型的不斷蓬勃發展,相關新模型,新應用和新範式也在不斷湧現,自4月發佈以來,FATE-LLM已經迭代發佈了多個版本,不斷完善大語言模型在聯邦學習場景下的支持,以解決構建、使用大模型時的數據隱私保護問題以及公域數據短缺,可用數據不
近日,在 TiD2023 質量競爭力大會上,來自阿里云云原生可觀測團隊的吳垚進行了《持續測試新範式:撥壓測一體化》主題分享,本次分享包含三部分: 業務連續性對穩定性平臺的需求 阿里穩定性平臺的演進及趨勢分析 撥壓測一體化的概念及最佳實踐
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本文是 8 月 17 日直播的文字稿整理,微信公衆號「阿里云云原生」可觀看直播回放。除去文章內容外,還包括針對實際網絡問題的實戰環節。 容器網絡抖動問題發生頻率低,時間短,是網絡問題中最難定位和解決的問題之一。不僅如此,對 Kubernet
前文回顧: 本系列將介紹如何基於 ACK Fluid 支持和優化混合雲的數據訪問場景,相關文章請參考:《基於 ACK Fluid 的混合雲優化數據訪問(一):場景與架構》 在前文《基於 ACK Fluid 的混合雲優化數據訪問(一):場景與
對雲原生比較感興趣,想學習Kubernetes,覺得雲服務器太貴,不如自己搭建,在網上找了一圈,最後買了3個Mini主機,明天到貨。 接下來要乾的幾個事情: 安裝操作系統; 配置網絡; 安裝K8S; Spring Cloud微服務架構 C
前言 在過去幾年中,人工智能技術取得了突飛猛進的發展,涵蓋了機器學習、深度學習和神經網絡等關鍵技術的重大突破,這使得人工智能在各個領域都得到廣泛應用,對各行各業產生了深遠的影響。 特別值得一提的是,近年來,ChatGPT 的快速發展,使得
本系列文章將介紹如何基於 ACK Fluid 支持和優化混合雲的數據訪問場景。 概述 在 AI 和大數據時代,算力即正義,強大的算力推動了源源不斷的創新。然而,企業自建的算力集羣存在資源容量和彈性能力相對有限的問題,在業務低谷時可能會
開邁斯新能源科技有限公司於 2019 年 5 月 16 日成立,目前合資股東分別爲大衆汽車(中國)投資有限公司、中國第一汽車股份有限公司、一汽-大衆汽車有限公司[增資擴股將在取得適當監督(包括反壟斷)審批後完成]、萬幫數字能源股份有限公司和
開篇 近日,由阿里雲計算平臺大數據基礎工程技術團隊主導,與計算平臺MaxCompute團隊、華東師範大學數據科學與工程學院、達摩院合作,基於預測的雲計算平臺資源彈性伸縮框架論文《MagicScaler: Uncertainty-aware
推薦算法與系統在全球範圍內已得到廣泛應用,爲用戶提供了更個性化和智能化的產品推薦體驗。在推薦系統領域,AI建模中特徵數據的複用、一致性等問題嚴重影響了建模效率。阿里雲機器學習平臺 PAI 推出特徵平臺(PAI-FeatureStore)。在
前言 微服務引擎 MSE 全新發布!新版本帶來了一系列令人振奮的特性和改進,讓您更輕鬆、高效地構建和管理微服務應用程序。從快速入門到遷移優化,MSE 爲開發人員提供了全方位的支持和解決方案。無論您是剛剛接觸微服務還是已經深耕其中,MSE
本文將從技術角度瞭解 RocketMQ 的雲原生架構,瞭解 RocketMQ 如何基於一套統一的架構支撐多元化的場景。 文章主要包含三部分內容。首先介紹 RocketMQ 5.0 的核心概念和架構概覽;然後從集羣角度出發,從宏觀視角學習 R
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直播概要: 隨着計算機的蓬勃發展,互聯網進入大數據和人工智能時代,爲了解決信息過載和長尾商品,推薦系統成爲唯一選擇,而面對不同的業務場景,爲了解決業務痛點,會根據不同的場景特點尋找不同的方法和手段來解決推薦中實際遇到的問題。在智慧家庭領域,