卷首語 35 36 42 55 55產(chǎn)品速遞云原生技術(shù)通過靈活的資源管理和標準化的運維能力顯著提升了AI開發(fā)與應(yīng)用的構(gòu)建效66云原生體系下數(shù)據(jù)科學(xué)家/AI開發(fā)者開發(fā)體驗的鴻溝在云原生架構(gòu)下，新的AI用戶場景帶來了諸多挑戰(zhàn)和需求。其中一個核心痛點是在Kubernetes上進行開發(fā)時，數(shù)據(jù)操作缺乏Fluid是一個Kubernetes原生的分布式數(shù)據(jù)集編排和加速引擎。Fluid誕生的初衷即是為數(shù)據(jù)的靈活使用和其訪問延時問題提供云原生的解決方案，主要服務(wù)于云77公開數(shù)據(jù)能夠在不同團隊共享，有效提升了平臺開發(fā)團隊和數(shù)據(jù)科學(xué)家/AI開發(fā)者之間的Fluid提供了為運行中實例所引用的數(shù)據(jù)集掛載點的動態(tài)掛載/卸載的Fluid支持數(shù)據(jù)集動態(tài)掛載/卸載維和使用的復(fù)雜度。為了解決此類場景下的數(shù)據(jù)使用問題，F(xiàn)luid圍繞彈性數(shù)據(jù)集88.CSI作為Kubernetes社區(qū)提供的標準存儲接口，基于該接口的實現(xiàn)都默認延續(xù)了。當彈性數(shù)據(jù)集Dataset作為MutableAPI被設(shè)計，這就意味著當用戶修改了權(quán)限和FUSE設(shè)備，這就意味著掛載動作無法在用戶容器中直接進行，要由方案架構(gòu)99.FluidDataset：Fluid的目標是為AI與大數(shù)據(jù)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：提供可擴metadata:spec:profileName:profile-demo-for-dynamicmetadata:name:profile-demo-for-spec:fuse:command:DSW支持動態(tài)掛載技術(shù)實現(xiàn)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:產(chǎn)品速遞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為動態(tài)掛載能力提供安全可靠的容器化接入方案功能介紹mountmount_path='/mnt/dynamic/your_mount_pa產(chǎn)品速遞18通義萬相2.1視頻/圖像模型新升級模型新特征VBench視頻生成模型評測體系視頻生成01復(fù)雜人物運動，穩(wěn)定展現(xiàn)02現(xiàn)實物理規(guī)律，逼真還原03中英文視頻特效，絢麗呈現(xiàn)如過渡、粒子效果、模擬......04影視質(zhì)感與藝術(shù)風(fēng)格，一鍵轉(zhuǎn)換圖片生成03情侶頭像，創(chuàng)意定制么問題需要我們解答，可以在評論區(qū)中留言探討或是加入我們的官方釘釘支持群（群號：測產(chǎn)品速遞36阿里云輕量應(yīng)用服務(wù)器全球上新輕量應(yīng)用服務(wù)器通用型實例的推出，是阿里云對中小企業(yè)和開發(fā)者需求深刻理解的體現(xiàn)。算帶來的便捷性和高效性。然而，傳統(tǒng)的云服服務(wù)器的配置和維護上花費過多時間。這種輕量化的設(shè)計，不僅降低了用戶的使用門檻，/product/swas用戶無需再手動安裝和配置這些軟件，只需選擇自己需要的預(yù)裝軟件即可快速搭建起業(yè)務(wù)產(chǎn)品速遞40高效的服務(wù)。無論是在哪個地域部署業(yè)務(wù)，用戶都能夠享受到阿里云提供的優(yōu)質(zhì)服務(wù)和支五：技術(shù)創(chuàng)新與規(guī)模效應(yīng)，釋放技術(shù)紅利這些成就的取得，離不開阿里云在技術(shù)創(chuàng)新方面的不斷投入和積累。阿里云始終致力于研群體和豐富的資源池，能夠通過規(guī)?；少徍瓦\營來降輕量應(yīng)用服務(wù)器通用型實例等彈性計算產(chǎn)品。這些產(chǎn)品的推出，不僅豐富了阿里云的產(chǎn)品ACK容器監(jiān)控存儲全面更新：讓您的應(yīng)用運行更產(chǎn)品速遞43新大盤優(yōu)化思路新大盤內(nèi)容展示云盤存儲卷監(jiān)控和工作負載的對應(yīng)關(guān)系。大盤中的其他圖表展OSS存儲卷監(jiān)控產(chǎn)品速遞47集群監(jiān)控節(jié)點監(jiān)控resources.limits.ephemeral-storage的容器的信息?？偨Y(jié)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云上實踐構(gòu)。此外，DeepSeek-V3首次引入了一種無需輔助損失的負載均衡策略，并設(shè)定了多1)進入[ModelGallery](/#/quick-start/models)頁面3)單擊右上角部署，配置推理服務(wù)名稱以及部署使用的資源信息，即可將模型部署到面向法律場景的大模型RAG檢索增強解決方案大模型應(yīng)用開發(fā)平臺PAI-LangStudio構(gòu)建面向法律場景的大模型RAG檢索增強解決模型雖然在自然語言理解和生成方面表現(xiàn)良好，但在專業(yè)知識的準確性上可能有所不足。.已開通PAI后付費，并創(chuàng)建默認工作空間，詳情請參見開通PAI并創(chuàng)建默認工作空1.準備數(shù)據(jù)集理好適合的數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)往往涉及到該領(lǐng)域的專業(yè)/releaserag/data/%E6%B3%95%E5%BE%8B%E6%9部署指定的模型。本文以通義千問2.5-7B-Instruct和bge-large-zh-v1.5通用向量4.創(chuàng)建Embedding模型服務(wù)連接5.創(chuàng)建向量數(shù)據(jù)庫連接則uri為http://c-b1c5222fba****-。.database：數(shù)據(jù)庫名稱，本文使用PAI-Designer工作流串聯(lián)示例選擇存儲數(shù)據(jù)的OSSBucket，確保Bucket中已經(jīng)保存好相關(guān)的文檔數(shù)據(jù)（可以為云上實踐68新建應(yīng)用流配置應(yīng)用流對召回文檔和查詢問題相似度過濾的條件，threshold越問題：根據(jù)未成年人保護法，在學(xué)校幼兒園和其他未成年共和國煙草專賣法實施條例》或《中華人民共和國治安管理處能會承擔相應(yīng)的法律責(zé)任。具體的責(zé)任形式會根據(jù)實際顯存優(yōu)化技術(shù)何優(yōu)化深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練任務(wù)的顯存峰值，主要內(nèi)容析態(tài)形狀深度學(xué)習(xí)編譯器(DynamicShapeAICompiler)的廣泛關(guān)注。本文將介紹阿里云.Llama2模型的實驗數(shù)據(jù)分析一、背景與挑戰(zhàn)動態(tài)形狀深度學(xué)習(xí)編譯器的挑戰(zhàn)圖像尺寸和批量大?。╞atchsize）在訓(xùn)練過程中會不斷變化；大型語言模型的序列長度Tensor形狀的動態(tài)變化給代碼生成帶來了麻煩，由于無法在編譯期提前買預(yù)知Tensor盡量將顯存峰值控制在某一個閾值之下，使深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練任務(wù)可以用更少的顯存資源處理Figure1:BladeDISCwithTorchAccTorchAcc[2]作為PyTorch加速器對大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練推理提供了完整的優(yōu)化方Figure2:BladeDISC++Overview云上實踐80計算圖，用以表示未知的形狀信息以及其關(guān)聯(lián)關(guān)系。基于SymbolicShapeGraph，BladeDISC++采取了編譯期和運行時聯(lián)合優(yōu)化的方法，在編譯期選取可能被暫時釋放的Figure3:SymbolicShapeGraphFigure4:OperationScheduling學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練效率。盡管存在一些限制和挑戰(zhàn)，但通過構(gòu)建和簡化符號形狀計算圖，F(xiàn)igure5:JitRematFigure6:JitRematOptimizeMemoryPeak限制。對于每一輪迭代，輸入Tensor的SymolicDim都會對應(yīng)一個確定的值：例如優(yōu)化后的黃色曲線盡可能地保持顯存用量在設(shè)定的限制以下。然而值得注意的是這種優(yōu)化Figure7:EvaluationonLlama2為了方便在單卡上進行驗證，我們在Llama2-7B上進行了一些裁剪(hidden_layers=4)于SymbolicShape的OperationScheduling以及編譯加入我們documentation.(n.d.).鏈路診斷最佳實踐：1分鐘定位錯慢根因代碼執(zhí)行報錯或緩慢只是問題表象，導(dǎo)致變化發(fā)生的原因可能是一次未經(jīng)灰度驗證的應(yīng)用就能快速定位到數(shù)據(jù)庫服務(wù)端連接池打滿（受到C應(yīng)用大查詢影響）。1.基于鏈路及關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)定位錯慢請求異常對象不同：慢請求診斷的關(guān)鍵點在于找到真正耗時的代碼行。而錯請求則分為服務(wù)報錯與業(yè)務(wù)1.1慢請求診斷：鏈路+方法棧3)根據(jù)代碼熱點記錄的當次慢請求關(guān)聯(lián)的完整本地方法棧，直接定位業(yè)務(wù)異常代研發(fā)同學(xué)拿到慢方法的具體代碼行及上下游調(diào)用關(guān)系，就可以通過優(yōu)化代碼邏輯解決慢請1.2錯請求診斷：鏈路+日志+異常堆棧/請求參數(shù)再查看關(guān)聯(lián)的應(yīng)用日志。而排查業(yè)務(wù)報錯時，可以先檢索應(yīng)用日志里的業(yè)務(wù)關(guān)鍵詞，2)鏈路關(guān)聯(lián)異常堆棧：以Java應(yīng)用為例，系統(tǒng)報錯通常會拋出特定異常（包含詳細的策略有差異。因此，在排查一些疑難問題時，還需要結(jié)合當次2.構(gòu)建統(tǒng)一實體關(guān)系模型，分析異常對象真實根因用部署的某臺物理機出現(xiàn)硬件故障，故障期間沒有及時切流導(dǎo)致路由到該機器的所有流量云上實踐963.高質(zhì)量數(shù)據(jù)+領(lǐng)域知識+大模型算法=智能根因診斷隨著可觀測技術(shù)迭代與開源標準的的統(tǒng)一，我們可以采集到/coupon/coupon/member/list接口內(nèi)部的queryMem客戶案例道旅科技借助云消息隊列Kafka版加速旅游大數(shù)據(jù)創(chuàng)新發(fā)展技提供了靈活高效的數(shù)據(jù)流處理解決方案。無論是應(yīng)對突發(fā)流量還是規(guī)劃長期資源需求，1.道旅科技：科技驅(qū)動，引領(lǐng)全球旅游分銷服務(wù)道旅科技自主研發(fā)的海外酒店實時庫存聚合分銷云端系統(tǒng)，在交易過程中提供系統(tǒng)及數(shù)據(jù)2.Kafka在道旅科技大數(shù)據(jù)平臺中的應(yīng)用與價值互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展極大地推動了旅游行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，使得旅游行業(yè)的數(shù)據(jù)量呈指衡，低谷期容易造成資源浪費。需要在保持系統(tǒng)高性能和穩(wěn)定性的同時，提3.云消息隊列Kafka版：道旅科技數(shù)據(jù)流處理的優(yōu)選方案靈活高效的數(shù)據(jù)流處理解決方案。無論是應(yīng)對突發(fā)流量還是規(guī)劃長期資源需求，該方案均3.1成本效益3.2穩(wěn)定可靠3.3靈活彈性4.云消息隊列Kafka版助力道旅科技：穩(wěn)定可靠降本增效，推動旅游大數(shù)據(jù)創(chuàng)新了道旅科技的實時數(shù)據(jù)收集、傳輸和高并發(fā)消息傳遞的需求。通過持久化能力與副本機制，進一步確保了數(shù)據(jù)可靠性和業(yè)務(wù)連續(xù)性。即使在高負載情況下也能穩(wěn)定傳遞消量付費，無需預(yù)先估算和配置實例規(guī)格。不僅降低了運維工提出了更高的要求，云原生化攤薄了我們公司的經(jīng)營成本?！薄U跑腿的差異化競爭力當被問到企業(yè)的差異化競爭力是什么？作為程序員出身的UU跑腿創(chuàng)始人喬松濤舉了兩們的用戶增長帶來了源源不斷的流量。這種獲客方式?jīng)Q定了我們的用戶增長是波浪式的，UU跑腿的業(yè)務(wù)架構(gòu)和應(yīng)用架構(gòu)的要求。系統(tǒng)的整體架構(gòu)完成了從集中式單體