AI模型推理服务在Knative中最佳配置实践
Knative和AI结合提供了快速部署、高弹性和低成本的技术优势，适用于需要频繁调整计算资源的AI应用场景，例如模型推理等。您可以通过Knative Pod部署AI模型推理任务，配置自动扩缩容、灵活分配GPU资源等功能，提高AI推理服务能力和GPU资源利用率。
文件编辑在后端场景的使用_通义灵码_智能编码助手
通义灵码文件编辑，具备多文件代码修改（Multi-file Edit）和工具使用（Tool-use）的能力，可以与开发者协同完成编码任务，如需求实现、问题解决、单元测试用例生成、批量代码修改等。本文聚焦于后端研发中的典型场景，提供包含代码生成、代码重构以及自动化测试编写等核心场景使用实践。同时，通过结合企业私域数据，可实现符合企业特定的个性化推荐与生成，显著提升研发效率与质量。
文件编辑在前端场景的使用_通义灵码_智能编码助手
通义灵码 文件编辑，具备多文件代码修改（Multi-file Edit）和工具使用（Tool-use）的能力，可以与开发者协同完成编码任务，如需求实现、问题解决、单元测试用例生成、批量代码修改等。本文聚焦于前端研发中的典型场景，例如文生代码、图生代码、前端自研组件的引入、前端自研组件的代码重构等核心场景使用实践。
ACK Gateway with AI Extension：大模型推理的模型灰度实践
【阅读原文】戳：ACK Gateway with AI Extension：大模型推理的模型灰度实践 ACK Gateway with AI Extension组件专为LLM推理场景设计，支持四层/七层流量路由，并提供基于模型服务器负载智能感知的负载均衡能力。此外，通过InferencePool和InferenceModel自定义资源（CRD），可以灵活定义推理服务的...
ACK Gateway with AI Extension：面向Kubernetes大模型推理的智能路由实践
【阅读原文】戳：ACK Gateway with AI Extension：面向Kubernetes大模型推理的智能路由实践 在当今大语言模型（LLM）推理场景中，Kubernetes已经成为LLM推理服务部署不可获取的基础设施，但在LLM流量管理方面、由于LLM推理服务和推理流量的特殊性，传统的负载均衡和路由调度算法已难以满足该类服务的高性能、高可靠性需求。阿里云容...
领先AI企业经验谈：探究AI分布式推理网络架构实践
当前，AI行业正处于快速发展的关键时期。继DeepSeek大放异彩之后，又一款备受瞩目的AI智能体产品Manus横空出世。Manus具备独立思考、规划和执行复杂任务的能力，其多智能体架构能够自主调用工具。在GAIA基准测试中，Manus的性能超越了OpenAI同层次的大模型，展现出卓越的技术实力。 引言：AI浪潮下的挑战 在这场AI技术革命中，技术创...
AI推理新纪元，PAI全球化模型推理服务的创新与实践
在过去的一年里，大家见证了AI浪潮的风起云涌。我这几天也跟大家一样，穿梭在各个展区中，看到非常多有趣的AI应用和创新应用的迸发。同时，我还参加了许多session，聆听了众多专家分享他们如何利用AI技术重塑各行各业。 那么我们看到了什么呢？我们看到了AI正扮演着客服的角色，成为了我们的导购，甚至担当起了面试官的重任。就连在游戏中，我们也不再仅仅与玩家组队，而是开始与AI并肩作战...
AI模型推理服务在Knative中最佳配置实践
【阅读原文】戳：AI模型推理服务在Knative中最佳配置实践 【作者：李鹏、尹航】Knative和AI结合提供了快速部署、高弹性和低成本的技术优势，对于一些需要频繁变动计算资源的AI应用，如模型推理等尤其明显。那么在Knative上部署AI模型推理时可以遵循这些最佳实践，以提升AI推理服务能力和GPU资源利用率。 ...
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