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
如下图：需要安装python、git、nodejs等软件，具体安装步骤参见附件中的samplecode.txt 步骤3 修改nginx配置，打开/etc/nginx/nginx.conf，改为如下内容，参见附件中的 sample-nginx.conf 文档版本：20200331 34数据湖-在线学习场景数据分析 应用场景 步骤4 程序启动以后测试页面，在浏览器中打开 http://公网地址/app1/...
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。
不仅提供云上开箱即用 的 Elasticsearch、Logstash、Kibana、Beats在内的 Elastic Stack生态组件，还 与 Elastic官方合作提供免费 X-Pack（白金版高级特性）商业插件，集成了安全、SQL、机器学习、告警、监控等高级特性，被广泛应用于实时日志分析处理、信息 检索、以及数据的多维查询和统计分析等场景。云原生数据仓库 ...
RAPIDS加速机器学习
场景描述 本方案适用于使用RAPIDS加速库+GPU 云服务器来对机器学习任务或者数据科学 任务进行加速的场景。相比CPU，利用 GPU+RAPIDS在某些场景下可以取得非常 明显的加速效果。 解决问题 1.搭建RAPIDS加速机器学习环境 2.使用容器服务Kubernetes版部署 RAPIDS环境 3.使用NAS存储计算数据 产品列表 容器服务Kubernetes版 GPU云服务器 文件存储NAS
RAPIDS加速机器学习 前置条件 场景描述 本方案适用于使用 RAPIDS加速平台+GPU云服务器来对机器学习任务或者数据科 学任务进行加速的场景。相比 CPU，利用 GPU+RAPIDS在某些场景下可以取得非 常明显的加速效果。方案优势 阿里云 GPU云服务器资源丰富，实例众多，可以根据不同的 workload选择适 合的 GPU云服务器实例类型。...
Node.js性能平台
Node.js 性能平台（Node.js Performance Platform）是阿里云面向中大型 Node.js 应用提供性能监控、安全提醒、故障排查、性能优化等服务的整体性解决方案。凭借对 Node.js 内核深入的理解，我们提供完善的工具链和服务，协助客户主动、快速发现和定位线上问题。
通过以应用为视角，以提供更贴合开发者和运维的使用习惯.应用视角，DevOps 优先.全兼容 Node.js，无需任何代码更改，即可提供深入内核的在线监控.深入底层的性能监控.提供实时诊断线上应用的能力，不停机即可得到真实性能剖析数据.实时在线诊断.通过对性能数据的智能分析，更快捷发现问题所在，精确反馈优化点....
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