MaxCompute AI Function提供低代码、多引擎支持的预定义函数，简化大模型与机器学习推理在大数据场景中的应用。更加便捷的通过SQL或Python调用大模型和机器学习能力。
AI Function是MaxCompute提供的一组面向AI业务场景的预定义函数，将复杂的AI 推理操作封装为简洁的SQL或Python算子。用户无需编写底层模型调用代码，即可通过标准SQL或MaxFrame（分布式Python引擎）直接调用大模型或机器学习模型，显著降低用户在数据处理、大数据分析等场景的AI使用门槛。
为LLM推理服务配置推理网关智能路由
传统的HTTP请求，经典负载均衡算法可以将请求均匀地发送给不同的工作负载。然而，对于LLM推理服务来说，每个请求给后端带来的负载是难以预测的。推理网关（Gateway with Inference Extension）是基于Kubernetes社区Gateway API及其Inference Extension规范实现的增强型组件，它能够通过智能路由优化在多个推理服务工作负载之间的负载均衡性能，根...
为单机/多机推理配置弹性扩缩容
在管理LLM推理服务时，需要应对模型推理过程中高度动态的负载波动。本文通过结合推理框架的自定义指标与 Kubernetes HPA（Horizontal Pod Autoscaler）机制，实现对推理服务Pod数量的自动灵活调整，从而有效提升推理服务的质量与稳定性。
基于ACK多机分布式部署DeepSeek满血版推理部署实战
本文深入解析基于阿里云容器服务ACK的DeepSeek-R1-671B大模型分布式推理实战方案。针对该千亿参数模型（671B）单卡显存不足的挑战，提出混合并行策略（Pipeline Parallelism=2 + Tensor Parallelism=8），结合阿里云Arena工具，实现在2台ecs.ebmgn8v.48xlarge（8*96GB）节点上的高效分布式部署。进一步演示如何将部署于AC...
【AI系统】推理流程全景
本文介绍神经网络模型在部署态中的两种方式：云侧部署和边缘侧部署。其中，云侧部署适用于云服务器等具备强大计算能力和存储空间的环境，可以实现高吞吐量和集中的数据管理，但可能面临高成本、网络延迟和数据隐私等挑战。 边缘侧部署适用于边缘设备和移动设备等资源受限的环境，可以通过模型优化、硬件加速和分布式计算等方式降低延迟和能耗ÿ...
极智AI | 谈谈推理引擎的推理组织流程
本文主要讨论一下推理引擎的推理组织流程，包括 英伟达 tensorrt、华为 CANN 以及 TVM。对于用户和大多开发者来说，其实不用太关心推理引擎内部是怎么实现推理的，比如你在使用 tensorrt 的时候你只要知道使用流程，怎么去生成 Eng，怎么调用 Eng 去 doInference 就好了。但是你不好奇吗，它到底是怎么 create Eng，怎么 load Eng 去做 infere....
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