企业上云workshop
本文模拟了如下场景: 1. 线下 IDC 环境中部署了一个业务系统，业务是利用 wordpress 系统提供网站服务。 2. 本文详细介绍了如何将以上线下系统搬迁到云上， 包括如何在云上构建以上业务系统，如何迁移线下 系统到云上，如何割接。 3. 最后介绍了迁移上云后，如何部署安全系统。 解决问题 IDC 业务系统搬迁上云 云上构建业务系统 部署安全系统
兼容 POSIX 文件接口，可支持数千台计算节点共享访问，可以挂载到弹性 计算 ECS、神龙裸金属、容器服务 ACK、弹性容器 ECI、批量计算 BCS、高性能 计算 EHPC，AI训练 PAI等计算业务上提供高性能的共享存储，用户无需修改应 用程序，即可无缝迁移业务系统上云。更多信息，请参见云文件存储 NAS简介 ...
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最佳实践
相关产品：专有网络 VPC,云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,负载均衡 SLB,弹性公网IP,文件存储NAS,云数据库PolarDB,Web应用防火墙,云防火墙,SSL证书,云速搭
一键训练大模型及部署GPU共享推理服务
通过创建ACK集群Pro版，使用云原生AI套件提交模型微调训练任务与部署GPU共享推理服务。支持快速创建Kubernetes集群，白屏配置任务数据共享存储和下载，并通过命令行工具Arena快速提交模型训练任务、部署推理服务。使用云原生AI套件可以让模型训练和推理提效，提高GPU资源利用率。
产品解决方案文档与社区权益中心定价云市场合作伙伴支持与服务了解阿里云备案控制台一键训练大模型及部署GPU共享推理服务方案介绍方案优势应用场景方案部署方案权益一键训练大模型及部署GPU共享推理服务通过创建ACK集群Pro版，使用云原生AI套件提交模型微调训练任务与部署GPU共享推理服务。支持快速创建Kubernetes集群，...
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解决方案
基于函数计算FC实现大语言模型部署
在现代AI应用中， Qwen /chatglm2-6b 和Stable Diffusion等模型因其强大的功能而受到关注。然而，这些模型对计算资源的高需求和复杂的运维管理成为部署时的挑战。基于函数计算FC的无服务器计算模式为这类模型的部署提供了全新的解决方案。用户只需关注模型的部署和调用逻辑，而无需关心底层的服务器配置、资源分配和扩展性等问题。函数计算FC能够自动处理函数的执行环境，包括冷启动、弹性伸缩等，确保模型能够在大规模的请求下稳定运行。
其核心目标是打造一个面向未来的、开放的“模型即服务”（MaaS）生态系统，为全球泛人工智能（AI）开发者提供一站 式、灵活、易用且成本效益高的模型服务解决方案。模型服务灵积（DashScope）：灵积模型服务建立在“模型即服务”（Model-as-a-Service，MaaS）的理念基础之上，围绕 AI各领域模型，通过标准化的 API提 供包括...
AI Earth 数知地球
数知地球 AI Earth（Analytical Insight of Earth）基于达摩院在深度学习、计算机视觉、地理空间分析等方向上的技术积累，结合阿里云强大算力支撑，提供PB级海量遥感数据资源，以及低门槛、界面化的云GIS工作空间，同时支持开发者便捷调用，助力地球科学研究分析。
基于阿里云强大算力，提供全流程可视化的无门槛数据标注、样本管理、AI模型训练和部署全链路功能，支持用户便捷生产个性化专属AI模型.自主训练遥感AI模型.基于AI技术和强大算力，用数据感知地球世界，让AI助力科学研究.利用AI技术智能分析自然资源和生态地质环境因子的时空变化.利用AI技术智能分析河流湖泊等水域分布及周边...
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云产品
云原生AI解决方案
云原生AI解决方案利用容器技术全面支持GPU和CPU异构资源集群统一管理和调度，与阿里云其他资源服务深度整合，支持机器学习计算的完整生命周期，提供低门槛、开放、高效的深度学习解决方案。
默认色值为#fafafa,添加后将覆盖默认色值.支持主流框架（如Tensorflow、PyTorch，Keras、caffe、MXNet等）和多种环境，...云原生AI解决方案.GPU AI模型训练.基于弹性计算的AI推理.在K8s集群中部署数据科学家工作环境.部署Kubeflow Pipelines服务.快速开发基于Kubeflow Pipelines机器学习工作流.如何实现手写数字识别训练作业.
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通义千问和LangChain搭建对话模型
本方案结合通义千问和LangChain技术构建高效的对话模型，该模型基于自然语言处理技术提升语义理解和用户交互体验。它可以有效解决传统对话模型在理解能力和交互效果上的局限，使得用户沟通更加自然流畅，被广泛应用于聊天机器人、智能客服和社交媒体等多种场景。
04部署通义千问模型使用PAI-EAS镜像部署AI-Web应用。05完成及清理验证方案是否部署成功，然后释放资源。一键部署手动部署方案权益优惠购买免费试用询价中.加入购物车立即购买询价中.加入购物车立即购买询价中.加入购物车立即购买解决方案推荐ChatGLM和LangChain搭建对话模型通过ChatGLM和LangChain构建高效的对话模型。基于...
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向量检索与通义千问搭建专属问答服务
本方案介绍如何使用向量检索服务（DashVector）结合通义千问大模型来打造基于垂直领域专属知识等问答服务。解决大模型本身在处理特定领域的知识表示和应用时的局限性。为企业提供部署简单，便于集成，实时高效，专业稳定的应用服务。
简洁 SDK 功能设计通过简洁易用的 SDK/API 接口透出，方便被上层 AI 应用迅速集成。应用场景企业内部问答平台通过DashVector+通义千问构建企业内部专有知识库，企业内部的员工可以提出问题，获取产品知识等答案和业务解决方案。企业智能客服基于DashVector+通义千问实现智能问答、语义理解和自动回复等功能，从而减少客服...
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通过PAI-灵骏分布式训练和部署Llama 2模型
以 Meta 最新开源的大语言模型 Llama2 为例，通过PAI-灵骏完成了大语言模型的高效分布式训练、三阶段指令微调、模型离线推理验证以及在线服务部署等完整的开发链路。
支持多种AI角色管理，算力资源管理运维的企业级AI平台集群管理通过控制台页面或 OpenAPI 即可快速的进行集群的创建、扩容和缩容操作，可视化展示、关联诊断分析工具实现方便的性能调优及快速的问题溯源训练效率、性价比提升大模型训练只需简单配置即可自动分布式并发执行，优化的计算、网络、通信和存储架构提高资源利用率...
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大模型RAG对话系统部署
大模型RAG对话系统最佳实践，旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术，从而显著提升对话系统的性能，使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践，您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。
文档版本：20240131 4 大模型RAG对话系统部署最佳实践 最佳实践概述 人工智能平台 PAI（Platform of Artificial Intelligence）：是面向企业客户及开发者，提供轻量化、高性价比的云原生人工智能，涵盖 DSW交互式建模、Designer拖 拽式可视化建模、DLC分布式训练到 EAS模型在线部署的全流程。检索分析服务 Elasticsearch版...
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