自建数据库迁移到云数据库-自定义模板
本方案介绍如何将网站的自建数据库迁移至云数据库 RDS，解决您随着业务增长可能会面临的数据库运维难题。数据库采用高可用架构，支持跨可用区容灾，给业务带来数据安全、可用性、性能和成本方面收益。方案提供了快速体验教程，模拟了数据库迁移所需的工作，帮助您快速上手。
详细了解解决方案推荐数据库自动扩缩容和自动SQL优化方案使用数据库自治服务DAS实现RDS MySQL数据库的自动扩缩容和自动SQL优化，将基于人工的手动式运维转变为基于智能的主动式持续优化，具有数据库运维成本低，服务稳定性高的优势。查看详情实时同步RDS与Redis构建缓存一致性通过DTS数据订阅能力，用户可以实时订阅RDS日志...
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容器场景下的应用性能监控、调用链拓扑、内存剖析
场景描述 随着云原生及微服务技术的普及，越来越多的系统已经通过云原生和微服务技术实现企业的降本增效，同时因微服务及云原生的复杂性给系统运维带来非常大的挑战，云原生应用监控arms通过全链路应用监控，从端到端及代码级别的链路下钻能力、CPU、内存持续剖析及诊断能力，帮助客户降低系统故障定位难度，此demo，您将体验arms的链路监控、内存剖析等能力 应用场景 微服务+容器场景下链路调用拓扑，调用链可以显示出服务之间的调用顺序和层次关系，帮助开发人员理解和追踪代码的执行流程 在分布式系统中，一个请求往往需要通过多个服务来完成。当出现问题时，如请求超时、错误或异常，很难快速定位问题所在。 解决问题 调用链可以帮助运维人员解决以下问题： · 故障排查：当请求失败或出现错误时，调用链可以显示整个请求的路径和每个服务的执行情况，从而帮助运维人员快速定位问题所在。 · 性能优化：通过调用链，运维人员可以了解请求在系统中的执行时间和瓶颈所在，从而进行优化。 · 系统监测：调用链可以提供实时的系统监测和分析，帮助运维人员了解系统的健康状况和资源利用情况。
容器场景下的应用性能监控、调用链拓扑、内存剖析 最佳实践 场景描述 业务架构 随着云原生及微服务技术的普及，越来越多的系 统已经通过云原生和微服务技术实现企业的降 本增效，同时因微服务及云原生的复杂性给系统 运维带来非常大的挑战，云原生应用监控arms 通过全链路应用监控，从端到端及代码级别的链 路下钻能力、CPU...
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...
云原生企业级数据湖
基于对象存储 OSS 构建的数据湖，可对接多种数据输入方式，存储任何规模的结构化、半结构化、非结构化数据，打破数据湖孤岛。无缝对接多种数据分析产品，对存储在对象存储 OSS 中的数据直接进行大数据分析，洞察业务价值。同时，数据湖提供多种存储类型的冷热分层转换能力，通过数据全生命周期管理优化存储成本。
基于数据湖的人工智能通过数据湖支撑人工智能从训练数据存储、预处理、特征提取、训练、模型部署和推理多个重要过程，充分发挥机器学习平台的技术优势，凭借高吞吐能力，进一步训练速度提升，为人工智能算法提供有效数据支撑。方案部署01部署准备开通OSS、EMR、机器学习平台PAI、文件存储CPFS服务。02创建资源创建OSS存储桶...
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人工智能平台 PAI
阿里云人工智能平台 PAI 涵盖交互式建模、可视化建模、分布式训练到模型在线部署全流程；快速搭建人工智能推荐系统；深度学习模型训练速度提升数十倍；减少50%GPU成本
人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力.人工智能平台 PAI（原机器学习...
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Alibaba Cloud Linux
Alibaba Cloud Linux 是阿里云打造的 Linux 服务器操作系统发行版。为云上应用程序提供 Linux 社区的增强功能，同时通过引入更完善的发行版质量体系，确保产品品质，提供云上最佳用户体验。
2023-11-292023 龙蜥社区白皮书从解决 CentOS 停服的问题出发为广大用户的业务连续性提供了坚定的保障，通过一云多芯、构建云原生基础设施等手段实现业务的升级，并通过拥抱人工智能等新兴技术实现操作系统面向未来的技术演进。正是在这一次次的技术革新中，龙蜥社区实现了操作系统的持续迭代和生生不息的创新发展。同时，...
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EBS部署高性能的MySQL服务
通常情况下，MySQL数据库是通过MySQL DoubleWrite机制来确保数据一致性和可靠性。该机制会先将数据写入到临时文件，再写入到真正的数据文件中，以防止在数据写入过程中发生硬件或软件故障导致数据丢失或损坏。这种实现方式会增加额外的写入操作，可能导致IO负载和延迟的增加，进而降低MySQL的性能，尤其在高负载的数据库中更为明显。为了解决这个问题，您可以使用基于ESSD云盘的MySQL服务。ESSD云盘具备16K原子写能力，要求数据在写入磁盘之前必须先被缓存到内存中，然后以整块16K的大小一次性地写入磁盘。这种方式既可以确保数据一致性和可靠性，又能减少写入操作的次数和延迟，改善MySQL DoubleWrite机制带来的性能问题，提供更高性能的MySQL数据存储和访问服务。
一键部署手动部署解决方案推荐数据库自动扩缩容和自动SQL优化方案使用数据库自治服务DAS实现RDS MySQL数据库的自动扩缩容和自动SQL优化，将基于人工的手动式运维转变为基于智能的主动式持续优化，具有数据库运维成本低，服务稳定性高的优势。查看详情自建数据库迁移到云数据库本方案介绍如何将网站的自建数据库迁移至云...
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数据库自动扩缩容和自动SQL优化
方案使用数据库自治服务DAS实现RDS MySQL数据库的自动扩缩容和自动SQL优化，将基于人工的手动式运维转变为基于智能的主动式持续优化，具有数据库运维成本低，服务稳定性高的优势。
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方案使用数据库自治服务DAS实现RDS MySQL数据库的自动扩缩容和自动SQL优化，将基于人工的手动式运维转变为基于智能的主动式持续优化，具有数据库运维成本低，服务稳定性高的优势。方案预估：体验本方案预计费用不超过3元（假设您选择最低...
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人工智能-自然语言处理-词性标注
通过词性标注服务，用户可以快速的为每一个词附上对应的词性，结合分词服务，可以快速进行更深层次的文本挖掘处理，无需担心新词发现、歧义消除等问题。
基于电商行业的大量语料研发，对消费者历史评价和新增评价的商品维度属性自动解析，将文本转化为结构化属性字段，高效甄别正负面评价，同时根据情感强烈程度进行-1分~1分的打分，可统计可分析，大幅度节省客服人工.商品评价解析.将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列，同时保持对数据、模型的不断...
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人工智能-自然语言处理-文本分类
按照给定类目体系对输入文本进行自动分类，当前已支持新闻资讯领域和电商领域的文本分类。如需更多类目体系的定制化，请使用NLP自学习平台。
基于电商行业的大量语料研发，对消费者历史评价和新增评价的商品维度属性自动解析，将文本转化为结构化属性字段，高效甄别正负面评价，同时根据情感强烈程度进行-1分~1分的打分，可统计可分析，大幅度节省客服人工.商品评价解析.将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列，同时保持对数据、模型的不断...
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人工智能-自然语言处理-多语言分词
将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列，同时保持对数据、模型的不断迭代更新，目前支持简体中文、英文、泰文及越南语。
基于电商行业的大量语料研发，对消费者历史评价和新增评价的商品维度属性自动解析，将文本转化为结构化属性字段，高效甄别正负面评价，同时根据情感强烈程度进行-1分~1分的打分，可统计可分析，大幅度节省客服人工.商品评价解析.又称倾向性分析，或意见挖掘，它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的...
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人工智能-自然语言处理-情感分析
又称倾向性分析，或意见挖掘，它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。利用情感分析能力，可以针对带有主观描述的自然语言文本，自动判断该文本的情感正负倾向并给出相应的结果。支持英语，泰语，越南语，印尼语。
基于电商行业的大量语料研发，对消费者历史评价和新增评价的商品维度属性自动解析，将文本转化为结构化属性字段，高效甄别正负面评价，同时根据情感强烈程度进行-1分~1分的打分，可统计可分析，大幅度节省客服人工.商品评价解析.将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列，同时保持对数据、模型的不断...
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人工智能-自然语言处理-信息抽取
抽取文本中具有特定意义的实体，当前已支持合同领域的文本信息抽取。如需更多实体类型的定制化抽取，请使用NLP自学习平台。
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人工智能-自然语言处理-命名实体
我们为您提供的命名实体服务，可以帮助您快速识别文本中的实体，进而挖掘各实体间的关系，是进行深度文本挖掘，知识库构建等常用自然语言处理领域里的必备工具。目前主要针对电商领域，识别品牌、产品、型号等，同时也包括一些通用领域实体如人名、地名、机构名、时间日期等。
基于电商行业的大量语料研发，对消费者历史评价和新增评价的商品维度属性自动解析，将文本转化为结构化属性字段，高效甄别正负面评价，同时根据情感强烈程度进行-1分~1分的打分，可统计可分析，大幅度节省客服人工.商品评价解析.将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列，同时保持对数据、模型的不断...
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人工智能-自然语言处理-中心词识别
多语言中心词（目前支持中文及英文）基于海量数据，使用电商标题中心词以及类目进行训练，通过给每个词计算一个相关性分数来衡量每个词与句子的相关性程度，进而识别并提取出句子的中心词。适用于提取电商搜索query、标题及其他类似短文本（一般小于25个词）的中心词。
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