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。
应用场景 在文本理解与创作、智能客服、情感分析等领域，Qwen/chatglm2-6b等模型的部署至关重要。这些场景 通常需要处理大量的数据，并实时生成准确的响应。通过将 Qwen/chatglm2-6b等部署在函数计算 FC 上，提供了高效、弹性、低成本的部署解决方案。解决问题•简化模型部署流程•全链路自适应弹性，无需为流量峰谷做频繁...
基于FC实现的Web端视频录制最佳实践
场景描述在很多互娱场景，在线教育领域会有直播视频录制的需求，但是往往一个页面上的内容是多种多样的，不止有直播流，可能还有白板，评论等其他元素，如果只是录直播流，那内容是不完整的，所以需要将整个屏幕的内容录制为视频。该最佳实践可以有效解决这个场景。
文档版本：20240325 5 基于 FC实现的 Web端视频录制最佳实践 业务背景分析 仓库类型：选择私有 摘要：按照实际需求自行填写 代码源选择本地仓库，然后点击创建镜像仓库按钮。步骤5 请记住右上角的专有网络仓库地址，后续会使用到。文档版本：20240325 6 基于 FC实现的 Web端视频录制最佳实践 场景验证 2.部署 Web端录制应用...
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。
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通义千问和LangChain搭建对话服务方案介绍方案优势应用场景方案部署方案权益 通义千问和LangChain搭建对话服务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...
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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。
如果您有免费试用资格，可按照手动部署免费体验本方案（向量检索服务支持申请免费试用实例，通义千问及通用文本向量模型支持限时免费）如果采用一键部署，会额外产生ECS抢占式实例的费用，约0.5元/小时。实际产生费用价格以控制台显示为准。方案部署一步步跟随方案教程，带你快速上手，进行方案部署。方案介绍向量检索与...
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SAE-ACK应用双跑最佳实践
场景描述 实现ACK、SAE中部署的应用在东西向和南北向互通，实现SAE-ACK应用双跑。 应用场景 该最佳实践应用于两类场景： l 因为SAE支持更丰富自动扩缩指标（比如QPS，RT，TCP连接数等），所以将相对稳态的应用部署在ACK中，将相对弹性波动大的应用部署在SAE，借助SAE更强大的自动扩缩应对流量洪峰。 l 将K8s架构迁移到Serverless架构时，需要平滑过渡，所以该最佳实践中的双跑架构可以有效帮用户平滑的完成迁移。
应用计价成功后，CADT会实时生成一个应用架构成本分析报告，可以单击查看 报告。文档版本：20240311 12SAE-ACK应用双跑 场景验证 如果确认价格符合预期，可以单击下一步：确认订单。确认订单阶段会列出架构中所有的产品及其当天价格，需要用户确认无误后勾选接受《云速搭 服务条款》，此时下一步：支付并创建才会高亮...
基于MSE云原生网关同城多活
借助云原生微服务MSE网关，MSE配置注册中心的同城容灾多活微服务应用。构建一个经典的微服务场景，实现同城容灾的步骤，体现云原生相关产品在用户上云，高可用同城容灾多活场景下的能力。
文档版本：20240423 4 基于MSE云原生网关同城多活最佳实践 部署基础环境 步骤7 查看 ack-main和 ack-standby的 worker节点密码，可以根据需要进行调整，默认密 码请记录下来。文档版本：20240423 5 基于MSE云原生网关同城多活最佳实践 部署基础环境 步骤8 双击查看 NAT-GW及 EIP-SNAT配置 模版中的 NAT-GW和 EIP用于 ack-...
基于SpringCloud应用玩转MSE实践
随着业务不断创新，大型的单个应用和服务会被拆分为数个甚至数十个微服务，微服务架构已经被广泛应用。 微服务的好处在于快速迭代，如何在迭代过程中保障线上流量不受损。依赖开源产品缺少无运维工具，常常需要投入较大的运维人力和成本。 本实践提供基于云原生应用产品提供微服务注册配置中心、微服务治理和云原生网关等一系列高性能和高可用的企业级云服务能力。
5.1.ACK集群部署应用 步骤1登录ACK集群，新建命名空间project-qa（如果修改了命名空间名称，需要对应修改后续yaml文 件的namespace参数）文档版本：20240229基于SpringCloud玩转MSE 步骤2：在命名空间中，通过YAML分别创建4个应用：基线版应用：mseconsumer、mseprovider 灰度版应用：mseconsumer-gray、mseprovider-gray ...
SLS多云日志采集、处理及分析
场景描述 从第三方云平台或线下IDC服务器上采集 日志写入到阿里云日志服务，通过日志服务 进行数据分析，帮助提升运维、运营效率， 建立DT 时代海量日志处理能力。 针对未使用其他日志采集服务的用户，推荐 在他云或线下服务器安装logtail采集并使用 Https安全传输；针对已使用其他日志采集 工具并且已有日志服务需要继续服务的情 况，可以通过Log producer SDK写入日志 服务。 解决问题 1.第三方云平台或线下IDC客户需要使用 阿里云日志服务生态的用户。 2.第三方云平台或线下IDC服务器已有完 整日志采集、处理及分析的用户。 产品列表 E-MapReduce 专有网络VPC 云服务器ECS 日志服务LOG DCDN
文档版本：20211203 24 SLS多云日志采集、处理及分析 Logtail日志采集处理分析 注意：查询分析设置的修改操作只会对新写入的数据生效，如果您需要提前对查询分 析设置的某些字段分析统计生效，请使用指定字段查询的自定义方式在日志写入到日 志库之前进行开启统计查询。步骤4 再次启动日志发生器和停止日志发生器。按云...
电商网站数据埋点及分析
场景描述 数据埋点是数据产品经理、数据运营以及数据分 析师，基于业务需求（例如：CPC点击付费广 告中统计每一个广告位的点击次数），产品需求 （例如：推荐系统中推荐商品的曝光次数以及点 击的人数）对用户行为的每一个事件对应的位置 进行开发埋点，并通过SDK上报埋点的数据结 果，记录数据汇总后进行分析，推动产品优化或 指导运营。 解决问题 1.电商网站广告位效果统计分析 2.电网网站推荐商品曝光、点击、购买等行为统 计分析 3.电商网站用户分布分析 4.电商网站页面热点图分析等 产品列表 日志服务SLS Dataworks 云服务器ECS 云数据库RDS版 负载均衡SLB 专有网络VPC
电商网站数据埋点及分析 最佳实践 部署架构 场景描述 数据埋点是数据产品经理、数据运营以及数据分 析师，基于业务需求（例如：CPC点击付费广告 中统计每一个广告位的点击次数），产品需求（例 如：推荐系统中推荐商品的曝光次数以及点击的 人数）对用户行为的每一个事件对应的位置进行 开发埋点，并通过 SDK上报埋点的数据...
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测
本篇最佳实践先创建EMR集群作为数据湖对象，Hive元数据存储在DLF，外表数据存储在OSS。然后使用阿里云数据仓库MaxCompute以创建外部项目的方式与存储在DLF的元数据库映射打通，实现元数据统一。最后通过一个毒蘑菇的训练和预测demo，演示云数仓MaxCompute如何对于存储在EMR数据湖的数据进行加工处理以达到业务预期。
数据分析预测最佳实践 II 文档版本：20150122（发布日期）文档版本：20240417（发布日期）文档版本信息 基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测 文档版本信息 文本信息 属性 内容 文档名称 基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测 文档编号 199 文档版本 V1.2 版本日期 2024-04-22 文档状态 外部...
基于MaxCompute的大数据BI分析
场景描述 本文以电商行业为例，将业务数据和日志数据使用 MaxCompute做ETL之后，同步到ADB进行实时 分析，之后通过QuickBI进行快速可视化展示。 解决问题 1.互联网行业、电商、游戏行业等网站、App、 小程序应用内BI分析场景。 2.可扩展到各类网站BI分析场景使用。 产品列表 1.MaxCompute 2.分析型数据MySQL版 3.日志服务SLS 4.QuickBI 5.云服务器ECS 6.RDSMySQL版
基于 MaxCompute的大数据 BI分析 最佳实践 场景描述 业务架构 本文以电商行业为例，将业务数据和日志数据使用 MaxCompute做 ETL之后，同步到 Hologres进行实时分 析，之后通过 Quick BI进行快速可视化展示。解决问题 1.互联网行业、电商、游戏行业等网站、App、小程 序应用内 BI分析场景。2.可扩展到各类网站 BI分析场景...
Spark on ECI大数据分析
场景描述 方案优势 1.计算引擎弹性扩缩容，兼顾资源弹性与计 算资源成本优化。 2.计算与存储分离架构，结合阿里云原生云 存储产品，海量数据湖优势。 3.Kubernetes原生的调度性能优势，提升在 大规模分析作业时的分析性能优势分。 4.集群资源隔离和按需分配。 解决问题 1.计算资源弹性能力不足，计算资源成本管 控能力欠缺. 2.集群资源调度能力和隔离能力不足。 3.计算与存储无法分离，大数据量分析时出 现数据存储资源瓶颈。 4.Spark submit方式提交分析作业参数支持 有限等缺点。 产品列表 容器服务Kubernetes版(ACK) 弹性容器实例(ECI) 文件存储HDFS 对象存储OSS 专有网络VPC 容器镜像服务ACR
场景描述 云原生和大数据时代的到来,用户在拥抱云原生进行容器化改造的同时也专注于数据 分析，希望能够将云原生容器化编排改造带来的计算资源弹性、计算资源成本优化、计算与存储分离、资源调度隔离等优势与大数据分析进行结合，因此可以将大数据分 析与容器编排调度主流技术 Kubernetes相结合，同时结合阿里云提供的弹性...
利用交互式分析(Hologres)进行数据查询
场景描述：随着收集数据的方式不断丰富，企业信息化 程度越来越高，企业掌握的数据量呈TB、 PB或EB级别增长。同时，数据中台的快 速推进，使数据应用主要为数据支撑、用户 画像、实时圈人及广告精准投放等核心业务 服务。高可靠和低延时地数据服务成为企业 数字化转型的关键。 Hologres致力于低成本和高性能地大规模 计算型存储和强大的查询能力，为您提供海 量数据的实时数据仓库解决方案和实时交 互式查询服务。 解决问题 1.加速查询MaxCompute数据 2.快速搭建实时数据仓库 3.无缝对接主流BI工具 产品列表 MaxCompute Hologres 实时计算Flink 专有网络VPC DataWorks DataV
II 文档版本：20150122（发布日期）文档版本：20240417（发布日期）利用交互式分析工具进行数据查询 文档版本信息 文档版本信息 文本信息 属性 内容 文档名称 利用交互式分析工具进行数据查询最佳实践 文档编号 176 文档版本 V1.9 版本日期 2022-04-25 文档状态 外部发布 制作人 六稻，阿瑟 审阅人 扬流 文档变更记录 版本...
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
在互联网、游戏行业中，常常需要对用户行为日志进行分析，通过数据挖掘，来更好地支持业务运营，比如用户轨迹，热力图，登录行为分析，实时业务大屏等。当业务数据量达到千亿规模时，常常导致分析不实时，平均响应时间长达10分钟，影响业务的正常运营和发展。 本实践介绍如何快速收集海量用户行为数据，实现秒级响应的实时用户行为分析，并通过实时流计算Flink/Blink、云数据库ClickHouse等技术进行深入挖掘和分析，得到用户特征和画像，实现个性化系统推荐服务。 通过云数据库ClickHouse替换原有Presto数仓，对比开源Presto性能提升20倍。 利用云数据库ClickHouse极致分析性能，千亿级数据分析从10分钟缩短到30秒。 云数据库ClickHouse批量写入效率高，支持业务高峰每小时230亿的用户数据写入。 云数据库ClickHouse开箱即用，免运维，全球多Region部署，快速支持新游戏开服。 Flink+ClickHouse+QuickBI
文档版本：20201224 53 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 实时流处理 步骤5 修改云数据库 ClickHouse配置文件,本案例代码实现已经做了代码和配置分离，请直 接打开 clickhouse.properites，将 clickhouse的 JDBC连接字符串更新为自己创建的 实例（注意这里采用 ClickHouse内网地址）。步骤6 修改云数据库 Kafka...
数据湖-在线学习场景数据分析
场景描述 本场景以在线教育中一个答题闯关类的应用为 例，使用WebServer来模拟演示这类日志数据 的分析处理。通过Nginx和Pythonflask搭建 WebServer，模拟应用中的关键页面，比如登 录、课程内容等，之后构造若干用户使用的模拟 日志数据，投递到数据湖进行分析后获取应用 PV、UV、课程内容访问排行、平均得分等等。 解决问题 基于数据湖（EMR+OSS）搭建大数据平台。 EMR和OSS使用和配置。 数据统一存储到OSS。 产品列表 E-MapReduce 对象存储OSS 云服务器ECS 访问控制RAM 专有网络VPC
数据湖-在线学习场景数据分析 最佳实践 场景描述 业务架构 本场景以在线教育中一个答题闯关类的应用为例，使用WebServer来模拟演示这类日志数据的分析 处理。通过Nginx和Python flask搭建Web Server，模拟应用中的关键页面，比如登录、课程 内容等，之后构造若干用户使用的模拟日志数据，投递到数据湖进行分析后获取应用PV...
阿里云数据库快速搭建疫情分析系统最佳实践
疫情态势分析和防控任务迫在眉睫，如果快速搭建高效的疫情态势分析系统是众多部门和单位的难题，阿里云polardb for PG+Ganos解决方案可在极短时间内完成分析系统搭建，有效助力疫情防。 方案优势： 1、性能优越：Ganos作为自研的时空数据库引擎，相比postgis性能更优秀。 2、安全稳定：故障自动切换自愈，资源隔离，多副本存储。 3、简单易用：开箱即用，兼容postgresql，打通quickbi快速搭建数据分析展示。 4、功能强大：相比postgis在时空模型上做了较多扩充，支持几何模型，栅格模型，网络模型，时空轨迹模型，点云模型，拓扑网络模型。
最佳实践频道 阿里云最佳实践分享群 如二维码过期，请搜索群号：31852400 云服务器 ECS（产品名称）文档模板（手册名称）/文档版本信息 阿里云 数据库快速搭建疫情分析系统 最佳实践 文档版本：20210725 文档版本：20150122（发布日期）II 阿里云数据库快速搭建疫情分析系统最佳实践 文档版本信息 文档版本信息 文本信息 ...
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在客户上云过程中，针对通用技术问题，提供一系列阿里云产品组合的解决方法、实施方案，且可实践、可一键部署。
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