阿里云产品一月刊 云端智慧点亮数字未来 2025

卷首语 35 36 42 55 55产品速递云原生技术通过灵活的资源管理和标准化的运维能力显著提升了AI开发与应用的构建效66云原生体系下数据科学家/AI开发者开发体验的鸿沟在云原生架构下，新的AI用户场景带来了诸多挑战和需求。其中一个核心痛点是在Kubernetes上进行开发时，数据操作缺乏Fluid是一个Kubernetes原生的分布式数据集编排和加速引擎。Fluid诞生的初衷即是为数据的灵活使用和其访问延时问题提供云原生的解决方案，主要服务于云77公开数据能够在不同团队共享，有效提升了平台开发团队和数据科学家/AI开发者之间的Fluid提供了为运行中实例所引用的数据集挂载点的动态挂载/卸载的Fluid支持数据集动态挂载/卸载维和使用的复杂度。为了解决此类场景下的数据使用问题，Fluid围绕弹性数据集88.CSI作为Kubernetes社区提供的标准存储接口，基于该接口的实现都默认延续了。当弹性数据集Dataset作为MutableAPI被设计，这就意味着当用户修改了权限和FUSE设备，这就意味着挂载动作无法在用户容器中直接进行，要由方案架构99.FluidDataset：Fluid的目标是为AI与大数据云原生metadata:spec:mounts:path:/subpaht-for-mount-poptions:fs.oss.endpoint:oss-cn-shangpath:/subpaht-for-mount-poptions:fs.oss.endpoint:oss-cn-shang.FluidThinRuntime/ThinRuntimeProfile：提供可扩metadata:spec:profileName:profile-demo-for-dynamicmetadata:name:profile-demo-for-spec:fuse:command:DSW支持动态挂载技术实现metadata:spec:attributes:mountPath:/mnt/dynammultiMounts:path1/","options":"","path":"oss://oss-bucket-1/path1/","type":"o"endpoint":"","mountPath":"/h2","options":"","path":"oss://oss-bucket-2/path2/","type":"oss"}]'options:'{"fs.fuse.pod.mstatus:lastUpdateTime:"2024-11-21T07:02:01Z"metadata:spec:fuse:limits:requests:产品速递14data:AccessKeyId:U1RTLk....AccessKeySecret:QTNX...LastUpdate:sOdFZw...SecurityToken:Q0FJUzJ3S...metadata:metadata:spec:mounts:options:fs.oss.endpoint:oss-cn-hangzoptions:fs.oss.endpoint:oss-cn-hangzsharedEncryptOptions:valueFrom:secretKeyRef:valueFrom:secretKeyRef:valueFrom:secretKeyRef:valueFrom:secretKeyRef:metadata:spec:template:spec:containers:-image:volumeMounts:mountPropagation:HostToContavolumes:persistentVolumeClaim:三、AC2为动态挂载能力提供安全可靠的容器化接入方案功能介绍mountmount_path='/mnt/dynamic/your_mount_pa产品速递18通义万相2.1视频/图像模型新升级模型新特征VBench视频生成模型评测体系视频生成01复杂人物运动，稳定展现02现实物理规律，逼真还原03中英文视频特效，绚丽呈现如过渡、粒子效果、模拟......04影视质感与艺术风格，一键转换图片生成03情侣头像，创意定制么问题需要我们解答，可以在评论区中留言探讨或是加入我们的官方钉钉支持群（群号：测产品速递36阿里云轻量应用服务器全球上新轻量应用服务器通用型实例的推出，是阿里云对中小企业和开发者需求深刻理解的体现。算带来的便捷性和高效性。然而，传统的云服服务器的配置和维护上花费过多时间。这种轻量化的设计，不仅降低了用户的使用门槛，/product/swas用户无需再手动安装和配置这些软件，只需选择自己需要的预装软件即可快速搭建起业务产品速递40高效的服务。无论是在哪个地域部署业务，用户都能够享受到阿里云提供的优质服务和支五：技术创新与规模效应，释放技术红利这些成就的取得，离不开阿里云在技术创新方面的不断投入和积累。阿里云始终致力于研群体和丰富的资源池，能够通过规模化采购和运营来降轻量应用服务器通用型实例等弹性计算产品。这些产品的推出，不仅丰富了阿里云的产品ACK容器监控存储全面更新：让您的应用运行更产品速递43新大盘优化思路新大盘内容展示云盘存储卷监控和工作负载的对应关系。大盘中的其他图表展OSS存储卷监控产品速递47集群监控节点监控resources.limits.ephemeral-storage的容器的信息。总结https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers//google/cadvisor/blob/master/docs/storage/prometheus.md/google/cadvisor/pull/2872/google/cadvisor/pull/2964/files#diff-68b17ffbed25b18140ee云上实践构。此外，DeepSeek-V3首次引入了一种无需辅助损失的负载均衡策略，并设定了多1)进入[ModelGallery](/#/quick-start/models)页面3)单击右上角部署，配置推理服务名称以及部署使用的资源信息，即可将模型部署到面向法律场景的大模型RAG检索增强解决方案大模型应用开发平台PAI-LangStudio构建面向法律场景的大模型RAG检索增强解决模型虽然在自然语言理解和生成方面表现良好，但在专业知识的准确性上可能有所不足。.已开通PAI后付费，并创建默认工作空间，详情请参见开通PAI并创建默认工作空1.准备数据集理好适合的数据集。这些数据往往涉及到该领域的专业/releaserag/data/%E6%B3%95%E5%BE%8B%E6%9部署指定的模型。本文以通义千问2.5-7B-Instruct和bge-large-zh-v1.5通用向量4.创建Embedding模型服务连接5.创建向量数据库连接则uri为http://c-b1c5222fba****-。.database：数据库名称，本文使用PAI-Designer工作流串联示例选择存储数据的OSSBucket，确保Bucket中已经保存好相关的文档数据（可以为云上实践68新建应用流配置应用流对召回文档和查询问题相似度过滤的条件，threshold越问题：根据未成年人保护法，在学校幼儿园和其他未成年共和国烟草专卖法实施条例》或《中华人民共和国治安管理处能会承担相应的法律责任。具体的责任形式会根据实际显存优化技术何优化深度学习训练任务的显存峰值，主要内容析态形状深度学习编译器(DynamicShapeAICompiler)的广泛关注。本文将介绍阿里云.Llama2模型的实验数据分析一、背景与挑战动态形状深度学习编译器的挑战图像尺寸和批量大小（batchsize）在训练过程中会不断变化；大型语言模型的序列长度Tensor形状的动态变化给代码生成带来了麻烦，由于无法在编译期提前买预知Tensor尽量将显存峰值控制在某一个阈值之下，使深度学习训练任务可以用更少的显存资源处理Figure1:BladeDISCwithTorchAccTorchAcc[2]作为PyTorch加速器对大规模深度学习模型训练推理提供了完整的优化方Figure2:BladeDISC++Overview云上实践80计算图，用以表示未知的形状信息以及其关联关系。基于SymbolicShapeGraph，BladeDISC++采取了编译期和运行时联合优化的方法，在编译期选取可能被暂时释放的Figure3:SymbolicShapeGraphFigure4:OperationScheduling学习模型的训练效率。尽管存在一些限制和挑战，但通过构建和简化符号形状计算图，Figure5:JitRematFigure6:JitRematOptimizeMemoryPeak限制。对于每一轮迭代，输入Tensor的SymolicDim都会对应一个确定的值：例如优化后的黄色曲线尽可能地保持显存用量在设定的限制以下。然而值得注意的是这种优化Figure7:EvaluationonLlama2为了方便在单卡上进行验证，我们在Llama2-7B上进行了一些裁剪(hidden_layers=4)于SymbolicShape的OperationScheduling以及编译加入我们documentation.(n.d.).链路诊断最佳实践：1分钟定位错慢根因代码执行报错或缓慢只是问题表象，导致变化发生的原因可能是一次未经灰度验证的应用就能快速定位到数据库服务端连接池打满（受到C应用大查询影响）。1.基于链路及关联数据定位错慢请求异常对象不同：慢请求诊断的关键点在于找到真正耗时的代码行。而错请求则分为服务报错与业务1.1慢请求诊断：链路+方法栈3)根据代码热点记录的当次慢请求关联的完整本地方法栈，直接定位业务异常代研发同学拿到慢方法的具体代码行及上下游调用关系，就可以通过优化代码逻辑解决慢请1.2错请求诊断：链路+日志+异常堆栈/请求参数再查看关联的应用日志。而排查业务报错时，可以先检索应用日志里的业务关键词，2)链路关联异常堆栈：以Java应用为例，系统报错通常会抛出特定异常（包含详细的策略有差异。因此，在排查一些疑难问题时，还需要结合当次2.构建统一实体关系模型，分析异常对象真实根因用部署的某台物理机出现硬件故障，故障期间没有及时切流导致路由到该机器的所有流量云上实践963.高质量数据+领域知识+大模型算法=智能根因诊断随着可观测技术迭代与开源标准的的统一，我们可以采集到/coupon/coupon/member/list接口内部的queryMem客户案例道旅科技借助云消息队列Kafka版加速旅游大数据创新发展技提供了灵活高效的数据流处理解决方案。无论是应对突发流量还是规划长期资源需求，1.道旅科技：科技驱动，引领全球旅游分销服务道旅科技自主研发的海外酒店实时库存聚合分销云端系统，在交易过程中提供系统及数据2.Kafka在道旅科技大数据平台中的应用与价值互联网技术的迅猛发展极大地推动了旅游行业的数字化转型，使得旅游行业的数据量呈指衡，低谷期容易造成资源浪费。需要在保持系统高性能和稳定性的同时，提3.云消息队列Kafka版：道旅科技数据流处理的优选方案灵活高效的数据流处理解决方案。无论是应对突发流量还是规划长期资源需求，该方案均3.1成本效益3.2稳定可靠3.3灵活弹性4.云消息队列Kafka版助力道旅科技：稳定可靠降本增效，推动旅游大数据创新了道旅科技的实时数据收集、传输和高并发消息传递的需求。通过持久化能力与副本机制，进一步确保了数据可靠性和业务连续性。即使在高负载情况下也能稳定传递消量付费，无需预先估算和配置实例规格。不仅降低了运维工提出了更高的要求，云原生化摊薄了我们公司的经营成本。”、UU跑腿的差异化竞争力当被问到企业的差异化竞争力是什么？作为程序员出身的UU跑腿创始人乔松涛举了两们的用户增长带来了源源不断的流量。这种获客方式决定了我们的用户增长是波浪式的，UU跑腿的业务架构和应用架构的要求。系统的整体架构完成了从集中式单体