iCafe基本介绍 iCafe 是一个专业、好用的互联网研发管理工具,内嵌产品规划、开发计划、执行跟踪、回顾分析、持续改进等众多互联网研发优秀实践,让研发管理轻松高效。在我们详细了解 iCafe 之前,请先简单熟悉以下两个概念。 什么是项目 项目是一个用来管理团队的需求、bug数据的一个基本单元,团队中各角色共同工作的一个平台。项目中既进行具体的数据处理,又汇聚数据做度量展现。
成功节点(succeed) 节点类型之一,用于定义提前结束一系列串行的步骤。成功节点通常和选择节点结合使用,在选择节点条件满足的情况下跳转到一个成功节点,从而不再执行其他节点。 失败节点(fail) 节点类型之一,用于定义提前结束一系列串行的节点。当流程执行完失败节点后,定义在失败节点之后的节点不会被继续执行。
DSA 稀疏注意力 + MLA :显著降低长上下文推理的显存与计算开销, 在 Blackwell 架构上自动走 TensorRT-LLM 加速后端。 自带 MTP 投机解码 :权重内含 MTP 层,开启后实测平均接受 3.35 个草稿 token, 单流生成速度可达 300+ tokens/s。 超长上下文 :支持 1,048,576(1M)token。
视频压缩优化(去除冗余黑边区域) 帧处理仅做统计与坐标计算,不会修改原始文件 视频裁剪通过 FFmpeg 完成,编码格式为 H.264 (libx264) 原始音频流会被保留(如启用)或被丢弃 复杂场景(深色视频、渐变背景)可能需要调整参数以获得最佳效果 算子参数 输入 输入 含义 input_path 输入视频路径(BOS路径、本地路径或HTTP URL) output_path 输出视频路径
Java Springboot Web框架迁移到函数计算 本文将介绍如何将Spring Boot应该迁移部署到函数计算。 环境准备 安装OpenJDK 1.8.0及以上运行环境 迁移应用 如果您还没有开通CFC服务,请参考 函数计算 开通;如果您已开通,则可以跳过该步骤。
使用vLLM加速大模型推理 vLLM(Vectorized Large Language Model)是一个高性能的大型语言模型推理库,支持多种模型格式和后端加速,适用于大规模语言模型的推理服务部署 准备环境和资源 可根据资源规模、稳定性、灵活性等要求按需准备轻量计算实例或通用计算资源池,用于快速部署vLLM。
获取BEC裸金属的VNC地址 table td { white-space:nowrap; } 接口描述 本接口用于获取BEC裸金属VNC地址。
混合检索:多表多路检索 本文面向 SQL 用户,介绍 Doris hybrid_search() 在多表融合检索和模型精排Reranker场景下的用法。 概览 hybrid_search() 支持三类常用模式。
单实例多并发优势 减少冷启动,提高性能 由于多个请求可以在一个实例上处理,创建实例的次数变少,冷启动的概率降低,提高性能。 请求之间可以共享状态 多个请求可以在一个实例内共用数据库连接池,从而减少和数据库之间的连接数。 减少VPC IP占用 在相同负载的情况下,单实例多并发可以降低总的实例数,从而减少VPC IP占用。
费用计算示例 示例一 : 用户业务预计需要300个音色,通过预付费可购买1个200音色资源包和2个50个音色资源包,所需支付的费用计算如下: (1x1400)+(2x400)=2200(元) 示例二 : 用户业务预计需要300个音色,通过后付费所需支付的费用计算如下: 8.8x300=2640(元)