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。
可广泛应用于聊天机器人、智能客服、社交媒体等场景中，有效解决对话模型中的语义理解和交互问题，提高用户交互的自然性和流畅度。查看详情通过PAI-灵骏分布式训练和部署Llama 2模型我们以 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...
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解决方案
PAI部署多形态的Stable Diffusion WebUI服务
为企业提供云上快速部署定制化的文生图应用。
可广泛应用于聊天机器人、智能客服、社交媒体等场景中，有效解决对话模型中的语义理解和交互问题，提高用户交互的自然性和流畅度。查看详情通过PAI-灵骏分布式训练和部署Llama 2模型我们以 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...
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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。
但在某些语料稀缺的垂直 领域，或要求准确匹配的场景，向量数据库召回方法可能不如传统的稀疏检索召回方 法。稀疏检索召回方法通过计算用户查询与知识文档的关键词重叠度来进行检索，因 此更为简单和高效。PAI提供了 BM25等关键词检索召回算法来完成稀疏检索召回操 作，可以在页面中选择是否使用关键词检索召回。步骤10 ...
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
同样，按照上一节介绍的方法创建表log_push_raw选择DDL模式，并填入创建表的sql语句（code6）：提交到生产环境：步骤8 创建表log_push填入创建表log_push的sql语句（code8），并确认：备注log_push并提交到生产环境：步骤9 数据处理。1.创建数据开发节点，本示例节点名称为：data_etl1.输入相关sql语句，包括对log_push_raw...
基于弹性计算的AI推理
场景描述 本方案适用于使用GPU进行AI在线推理的场 景。在推理之前，模型已经训练完成。例如,刷脸 支付中，我们在刷脸的时候，就是推理的一个过 程。再比如图像分类，目标检测，语音识别，语 义分析等返回结果的过程。 解决问题 使用GPU云服务器搭建推理环境 使用容器服务Kubernetes版构建推理 环境 使用NAS存储模型数据 使用飞天AI加速推理工具加速推理 产品列表 GPU云服务器 容器服务Kubernetes版 NAS共享存储
Arena 获取途径：https://github.com/kubeflow/arena 以下操作步骤描述了在 Notebook 环境中部署 arena工具的方法。如果你需要在 Master节点上部署 arena工具，请参见 053@基于弹性裸金属神龙服务器的 AI训练 最佳实践中的相关操作步骤。Kubernetes支持通过 CRD的方式定义不同类型的工作负载，用于分布式的应用生命 周期...
轻量级GPU部署云游戏最佳实践
随着AI深度学习，视频处理，科学计算以及图形可视化等应用场景的普及，GPU的市场需求越来越大，但单颗物理GPU起步至超大规模弹性计算带来的计算能力过剩成本上升问题也越来越明显。轻量级GPU的诞生打破了传统直通模式的局限，可以提供比单颗物理GPU更细粒度的服务，从而让客户以更低成本、更高弹性开展业务。
带宽峰值对应的是玩游戏有交互的时间段 步骤4 抓包分析。tcpdump-i any port 8554-s0-w ga.cap 整个游戏的交互过程遵循 RTSP协议，DESCRIBE->SETUP->PLAY->TEARDOWN。5.2.客户端 检查客户端占用存储和内存。文档版本：20220211 23 轻量级 GPU部署云游戏 云游戏资源监控 文档版本：20220211 24 轻量级 GPU部署云游戏 番外篇-...
Function Compute构建高弹性大数据采集系统
当前互联网很多场景都存在需要将大量的数据信息采集起来然后传输到后端的各类系统服务中，对数据进行处理、分析，形成业务闭环。比如游戏行业中的游戏发行、游戏运营，产互行业中的数字营销，物联网、车联网行业中的硬件、车辆信息上报等等。这些场景普遍存在数据采集量大、数据传输需要稳定且吞吐量大的特点，给整个数据采集传输系统带来很大的挑战。在这个场景中，有三个关键的环节，数据采集、数据传输、数据处理。该最佳实践主要涉
一般用于各种 连接的初始化工作，这里将初始化 Kafka Producer的方法放在了这里，避免反复 初始化 Produer。handler：该函数只有两个逻辑，接收回传的数据和将数据发送至 Kafka的指定 Topic。步骤2 下面通过 fun deploy命令部署函数，该命令会做两件事：根据 template.yml中的配置创建服务和函数。整理文件夹结构，将 index...
云Clickhouse冷热数据分层存储
基于云ClickHouse可以给电商、游戏、互联网以及其他行业提供高性能、高稳定性、低维护成本、高性价比的实时数据分析、精准营销、业务运营、业务分析、业务预警、业务营销、数仓加速等场景化方案，本实践会向客户提供数据库低维护成本、数据库链路构建、冷热分层存储、快熟分析等操作实践。 解决问题 1. 维护成本低不用建设维护体系，稳定性高，数据倾斜自动均衡。 2. 完善的数据同步链路，可以平滑将业务库、大数据、日志服务的数据同步到Clickhouse，降低研发成本。 3. 平滑升级版本，业务中断小。 冷热分层后透明读取，帮客户节约整体数据存储成本。
云 ClickHouse冷热数据分层存储最佳实践 技术架构 场景描述 基于云 ClickHouse可以给电商、游戏、互联网以及其他行业提供高性能、高稳定 性、低维护成本、高性价比的实时数据分 析、精准营销、业务运营、业务分析、业 务预警、业务营销、数仓加速等场景化方 案，本实践会向客户提供数据库低维护成 本、数据库链路构建、冷热...
自建Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云Databricks数据洞察
场景描述 客户在IDC或者公有云环境自建Hadoop集群构建数据仓库和分析系统，购买阿里云Databricks数据洞察集群之后，涉及到数仓数据和元数据的迁移以及Hive版本的订正更新。 方案优势 1. 全托管Spark集群免运维，节省人力成本。 2. Databricks数据洞察与阿里云其他产品（OSS、RDS、MaxCompute、EMR）进行深度整合，支持以这些产品为数据源的输入和输出。 3. 使用Databricks Runtime商业版引擎相比开源Spark性能有3-5倍的提升。 解决问题 1. Hive数仓数据迁移OSS方案。 2. Hive元数据库迁移阿里云RDS方案。 3. Hive跨版本迁移到Databricks数据洞察使用Delta表查询以提高查询效率。
方式 2：使用 Databricks数据洞察集群的 shematool工具进行快速升级表结构的 方法。方式 2较方式 1操作上更为简便，建议使用者在了解了方式 1的原理后，选用方式 2 升级表结构。文档版本：20210425 33 自建 Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云 Databricks数据洞察 Hive数据迁移 方式 1：逐个版本升级 步骤1 通过管控侧 SSH登录...
基于日志服务构建业务可观测性系统
现在已知的各种监控数据的工具，以及对应的监控系统有非常多的选择，比如ZABBIX，Prometheus，Skywalking等。但是这些系统都存在同样的一个问题，只覆盖了可观察性的一部分，举个简单的类比，大家在日常开车的过程中，会用到很多的辅助设备，仪表盘，行车记录仪，导航，倒车影像等等，这些设备都各自承载了一部分的功能，但是都存在着如下的问题： l 数据覆盖不完整 l 存在数据孤岛（无法关联协同） l 使用门槛高，不够人性化 核心价值 l 全覆盖，统一协议，支持各类平台。 l 数据关联，统一Schema，关联Metrics/Logs。 l 云原生，SaaS服务，拥抱云原生。 l 简单易用，自动化埋点，数十项易用功能。 智能化，异常诊断，根因分析。
在 OpenTelemetry发布之前，各个方案/公司都定义了一个自己的协议格式/数据类型，不同的方案之间很难兼容/互通，这一问题在 Tracing领域尤其凸显，Tracing的目的就 是把系统中所有的模块和组件的交互通过Trace ID完全串联起来，如果某些组件Trace 格式不统一，那这部分组件内部的调用记录就会断掉，Trace 完全发挥不出价值...
阿里云最佳实践离线大数据workshop
本最佳实践，首先搭建一个简化的电商 demo 系统，然后为此 demo 系统构建一套离 线大数据分析系统。 实践目标 1. 学习搭建一个离线大数据分析系统，学习从数据采集到数据存储和业务分析的业 务流程。 2. 整个离线大数据分析系统全部基于阿里云产品进行搭建，学习掌运用各个服务组 件及各个组件之间如何联动。 背景知识要求 熟练掌握 SQL 语法 对大数据体系系统知识有一定的了解
步骤7 按照同样的方法，分别添加如下两个导出节点。 ads_trade_sku_d_exp 单击调度配置>bizdate=${yyyymmdd},资源组选择公共资源组。 ads_trade_province_d_exp 文档版本：20210802（发布日期）83阿里云最佳实践金融大数据WorkShop 构建离线大数据分析系统 单击调度配置>bizdate=${yyyymmdd}，资源组选择公共资源组。...
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最佳实践
相关产品：云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,日志服务（SLS）,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,数据总线,Quick BI,云速搭
基于转发路由器构建企业级组网
通过云企业网转发路由器 1. 实现灵活的互通、隔离、引流策略 2. VPC 间的内网互访流量经过三方安全设备管控（如Palo Alto） 3. 统一多 VPC 的互联网访问出口，提高业务安全性
文档版本：20210204 24 基于转发路由器构建企业级组网 企业级组网场景 目的地 目标 路由类型 10.1.0.0/24 本地 系统 10.1.1.0/24 本地 系统 10.1.2.0/24 本地 系统 0.0.0.0/0 转发路由器 自定义 按照同样的方法，再创建一张自定义路由表，绑定交换机 3（ECS服务器所在可用区），并添加自定义路由，将所有流量路由到转发路由...
ACK容器平台集群安全控制
场景描述 本方案实践主要是通过一些实践示例来介绍 用户对于在阿里云上使用Kubernetes集群服 务的容器平台安全管控的实践验证与使用建 议。 方案优势 容器集群部署快捷 授权与安全策略配置方便 丰富的安全控制实践介绍 解决问题 容器集群API Server的安全访问控 制 容器服务多租户场景下的授权管理 容器中的敏感信息数据的存储 容器服务集群安全策略配置管理 产品列表 容器服务Kubernetes版 负载均衡SLB 专有网络VPC 访问控制RAM
Kubernetes提供了三种配置 Security Context的方法：Container-level Security Context:仅应用到指定的容器 Pod-level Security Context:应用到 Pod内所有容器以及 Volume Pod Security Policies(PSP)：应用到集群内部所有 Pod以及 Volume 3.2.Container-level Security Context示例 在集群没有开启 PSP策略的前提下，默认...
EMR本地盘实例大规模数据集测试
场景描述 阿里云为了满足大数据场景下的存储需求，在云 上推出了本地盘D1机型，这个系列提供了本地 盘而非云盘作为存储，提高了磁盘的吞吐能力， 发挥Hadoop的就近计算优势。阿里云EMR 产品针对本地盘机型，推出了一整套的自动化运 维方案，帮助用户方便可靠地使用本地盘机型， 不需要关注整个运维过程同时数据的高可靠和 服务的高可用。 解决问题 1.云盘多份冗余数据导致成本高 2.磁盘吞吐量不高 3.节点的高可靠分布问题 4.本地盘与节点的故障监控问题 5.数据迁移时自动决策问题 6.自动故障节点迁移与数据平衡问题 产品列表 EMR(E-MapReduce) 本地盘 VPC
PT测试：Power Test(PT)功耗测试，TPC-DS用于大数据性能测试的方法。大数据实例本地盘：阿里云为了满足大数据场景下的存储需求，目前在云上推出 的本地盘 D1机型，该系列提供本地盘而非云盘作为存储，可解决云盘的成本高问 题，同时提供了磁盘的吞吐能力，发挥 Hadoop的就近计算能力，目前 EMR的 Core节点的数据盘可以选择 ...
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
附录-TPCDS 本章使用hive-testbench对jindofs和OSS分别进行性能测试，并进行对比，测试方 法参考《EMR本地盘实例大规模数据集测试最佳实践》：https://www.aliyun.com/acts/best-practice/preview?&id=52141 本次测试集群配置：节点 配置 数量 Master 16C/64G/80GBESSD 1 Core 16C/64G/80GBESSD*4 6 存储 OSS标准型 NA 4.1....
VMware迁移DDH
场景描述 介绍本地部署或托管在IDC环境的VMware系统迁移 上云至独立宿主机（DDH）的最佳实践。使用DDH在 云端构建由独享物理服务器组成的资源池，同时配合 ECS成熟稳定的虚拟化技术体系，充分利用云上资源 弹性、按使用付费的优势，快速构建高性能、高可靠 和可快速动态伸缩的虚拟化系统，满足安全、合规、 自定义部署、自带许可证（BYOL）等企业级需求。 解决问题 l云端独享高性能、高可靠、高弹性的物理服务器资源池。 l基于成熟云原生虚拟化技术体系，支持ECS自定义部 署，可在DDH环境和多租户环境间迁移。 l支持自带许可证（BYOL）。 产品列表 l访问控制RAM l专有网络VPC l云服务器ECS l对象存储OSS l专有宿主机DDH l资源编排ROS
以下介绍将第 1 章节创建的 VMware CentOS7 虚拟机迁移上云的方法和步骤。安装镜像规范检测工具 2.1.制作要导入的自定义镜像前，使用镜像规范检测工具可以自动检测 Linux 操作系统设置是否符 合导入条件。使用 root账号登录本地虚拟机，安装 wget 工具。1.yum-y install wget 下载镜像规范检测工具。1.wget ...
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