首页 > 其他分享 >CAP:Serverless + AI 让应用开发更简单

CAP:Serverless + AI 让应用开发更简单

时间:2025-01-14 11:32:38浏览次数:1  
标签:Serverless AI CAP 开发 开发者 应用

AI 已被广泛视为推动行业进步的关键力量,其在各行业的落地步伐加快。企业在构建 AI 应用开发过程中经常会面临 AI 技术门槛过高、试错周期过长、GPU 资源昂贵且弹性能力不足、缺乏配套工具、业务与模型的开发运维过于割裂、缺乏定制化能力等挑战,成为企业构建 AI 应用的『绊脚石』。开发者期待 AI 应用构建能够更加智能、便捷、简单,CAP 应运而生。

CAP:Serverless+AI 让应用开发更简单

云应用开发平台 CAP(Cloud Application Platform)是阿里云推出的一站式应用开发和生命周期管理平台。 应用开发者可以通过 Serverless 架构来构建容器化、高弹性、免运维的云上应用,也可以通过 AI 大语言模型推动云上应用逐步升级为智能化应用,而 CAP 的应用开发范式正是结合了 Serverless 和 AI 的两者优势,帮助开发者更高效地响应市场变化,快速构建高可用、低延迟的云上应用。

CAP 提供了丰富的 Serverless + AI 应用模板、先进的开发工具和企业级应用管理功能,帮助个人和企业开发者专注于业务场景,快速构建并持续迭代云上应用,可显著提高研发、部署和运维效率。

云应用开发平台 CAP 具备极速体验、生态集成、更低成本以及灵活组装等特点,Serverless 与 AI 紧密结合,让存量应用智能化更便捷、让 AI 应用开发更简单。

  • 极低成本模型托管服务: 基于 Serverless GPU 算力模型服务,平均成本降低 60%。
  • 流程式开发先进工具: 基于云工作流 AI Studio 开发能力,最高效率提升 90%。
  • 一键极速创建 AI 应用: 海量高质量应用模板,面向不同客群,支持一键极速创建 AI 应用,解决 AI 应用开发者无从下手的困境。
  • 灵活组装,二次开发: 基于丰富的云服务集成,原子化能力封装,自定义插件扩展,支持快速组装,沉淀业务资产,加速应用二次开发,满足业务定制化需求。

覆盖多场景,加速应用智能化

  • AI 应用: 提供一系列可开箱即用的热门 AI 模板。借助 Serverless 高弹性及按量付费的优势,实现专属的 AIGC 云上环境。
  • Web 应用: 提供一系列流行编程语言的主流 Web 框架模板,可以立即部署并基于您所熟悉的 Web 框架进行二次开发。
  • ETL 数据处理应用: Serverless 典型的技术特点是事件驱动架构。以函数计算为例,函数计算支持丰富的事件源,通过事件触发机制,可以用几行代码和简单的配置对数据进行实时处理。
  • 音视频处理应用: 提供基于 FFmpeg 封装的一系列音视频处理应用,包括音视频转码、提取音视频元信息、获取音视频时长、音频转换、雪碧图生成、生成 GIF、打水印等一系列能力,您可以一键部署一个 Serverless 架构的弹性高可用、免运维、低成本、高度自定义的音视频处理应用。
  • 文件处理应用: Serverless 由于其高弹性、开箱即用、免运维的特点非常适合处理文件。CAP 官方提供了丰富的文件处理的项目案例,例如 OSS 上传 Zip 文件自动解压、Zip 打包下载 OSS 文件等。

推荐您在 PC 端体验:https://www.aliyun.com/product/cap

Serverless AI 应用开发范式

随着 AI 的爆发式发展,出现了不少以大语言模型“自底向上”构建全新应用的 LLMOps AI 应用开发平台。LLMOps 目标是管理和优化大语言模型(如通义千问、GPT 等)的开发、部署和维护,使得大语言模型被更多人更合理地使用。而 DevOps 目标则是管理软件开发项目的持续集成(CI)、持续交付(CD)、自动化测试等,使得软件可以更快、更可靠地发布。LLMOps 显著区别于 DevOps,因此,依托于 DevOps 开发范式的存量应用并无法直接以 LLMOps 开发范式完成应用的智能化升级改造。

CAP 是首款将 DevOps 和 LLMOps 开发范式结合,以云上应用开发视角,面向“Serverless & AI”领域的一站式开发、构建、部署平台。CAP 以开发者最熟悉的 DevOps 开发范式为核心,辅以函数计算 FC GPU 提供的 Serverless LLMOps 极简体验,以业务视角“自上而下”探索应用和模型的协作,帮助开发者专注业务创新,让领域模型托管和云上应用构建更简单。

立即体验 CAP

进入 CAP 产品详情页:https://www.aliyun.com/product/cap,点击“立即体验”进入控制台。

让我们以流行的 RAG 应用为例,看看 CAP 如何实现 Serverless AI 应用开发:

Step1: 通过 CAP 探索 Serverless AI 应用模板,选择“基于流程的 RAG 应用”;

Step2: 了解 RAG 应用的架构和实现文档,选择“立即部署”;

Step3: 配置模板参数,绝大部分参数缺省即可,选择“对象存储存储桶名”后“部署项目”;

Step4: 等待项目部署完成,RAG 应用包含了模型服务、向量数据库和应用服务;

Step5: 项目部署完成后选择 RAG 应用“WebUI”访问地址;

Step6: 进行应用访问使用,这里不赘述 RAG 的详细使用教程;

Step7: CAP 支持 LLMOps 极简体验,在 RAG 应用中支持模型托管和模型使用;

Step8: CAP 支持流程编排,比如图形化的流程定义、流程调度和流程观测;

Step9: CAP 支持代码开发,比如通过 WebIDE 进行在线开发和调试,以及部署;

Step10: CAP 支持 DevOps 主流体验,比如通过 Github、云效等代码仓库触发 CICD 部署。

总结

对于众多开发者而言,Serverless 架构的核心优势在于其能够无缝集成多种云产品与组件,从而使得开发者可以更加专注于核心业务逻辑和创新。此外,Serverless 架构还提供了按量付费的灵活计费模式,进一步降低了资源成本。使用云应用开发平台 CAP,在 AI 领域,企业就可以专注于模型训练、算法优化等关键任务,让 AI 应用的开发、部署以及全生命周期的管理更加简单。可以预见 Serverless 技术将催生一系列创新且有趣的应用,而这些应用将不断拓展 AI 技术的边界。

标签:Serverless,AI,CAP,开发,开发者,应用
From: https://www.cnblogs.com/alisystemsoftware/p/18670446

相关文章

  • 【comfyui工作流】电商 AI 换衣工作流大盘点 13套工作流
    13套ComfyUI换衣工作流,我都实际测试了一下,请看图片下方的评分,满分10分.这个打7分在线运行工作流扫下图:这个打0分红色短裙长度都变了在线运行工作流扫下图:打1分裙子材质变了.在线运行工作流扫下图:0分https://www.runninghub.cn/post/1833762927504......
  • 深入解析 Spring AI 系列:解析OpenAI接口对接
    今天我们将主要探讨OpenAI是如何进行接口对接的,虽然我们不打算深入细节,但会对整体流程进行一个大概的了解。后续会逐步分析其中的具体细节,大家可以耐心等待,逐步展开。好的,现在让我们开始,下面是我简单绘制的一张图示,旨在帮助大家更好地理解接下来的分析流程。OpenAiApi我们第一......
  • 英伟达即将压缩AI模型的成本
    在CES上,英伟达展示了一些有趣的新产品,其中最亮眼的是黄仁勋的新皮夹克。我的意思是,看看那件夹克:这是技术发布会还是时尚秀?你不觉得惊艳吗?说实话,我有点惊讶为什么更多人没有提到这个。这是黄仁勋迄今为止最棒的皮夹克。当然,还有其他东西,比如全新的RTX50系列。令人惊讶的是,大多......
  • 2025年35+程序员,是否有机会转型 AI 大模型应用开发?
    对于35岁以上的程序员来说,转型到AI大模型应用开发领域不仅是可能的,而且在很多方面还具有独特的优势。随着人工智能技术的发展,特别是大规模预训练模型(如GPT系列、LLaMA系列等)的应用日益广泛,AI行业迎来了新的发展机遇。对于希望在这个新领域寻找职业发展的成熟程序员而言,这是......
  • chainlit 2.0 发布了
    chainlit2.0就在最近已经发布了,支持了不少新特性,比如一些ui的重写,减少代码量,同时添加了对于sqlite的支持,还有不少bug的修复说明后边有空了尝试下新功能以及新版本,尤其是对于sqlite的支持,可以简化我们对于数据持久化配置的使用(以前必须依赖pg数据库,对于小型系统并不是很方......
  • 界面控件 DevExpress v24.2 新版亮点 - 自定义和扩展 AI 驱动的扩展
    DevExpress拥有.NET开发需要的所有平台控件,包含600多个UI控件、报表平台、DevExpressDashboardeXpressApp框架、适用于VisualStudio的CodeRush等一系列辅助工具。屡获大奖的软件开发平台DevExpress今年第一个重要版本v23.1正式发布,该版本拥有众多新产品和数十个具有高影响力......
  • R语言caret包实战:构建xgboost模型(xgbDART算法、使用的dropout思想)构建回归模型、通过m
    R语言caret包实战:构建xgboost模型(xgbDART算法、使用的dropout思想)构建回归模型、通过method参数指定算法名称、通过trainControl函数控制训练过程目录R语言使用caret包构建xgboost模型(xgbDART算法、使用的dropout思想)构建回归模型、通过method参数指定算法名称、通过trainCo......
  • Proj CJI Paper Reading: A False Sense of Safety: Unsafe Information Leakage in '
    Abstract本文:Tasks:DecompositionAttacks:getinformationleakageofLLMMethod:利用LLM(称为ADVLLM)+Fewshotsexample把一个恶意的问题分成许多小的问题,发送给VictimLLMs,再使用ADVLLM把这些问题的回答拼凑出来得到答案拆分原则是最大化与impermissibleinformat......
  • 使用OpenAI API进行文本生成的实践指南
    在AI技术日新月异的发展中,文本生成已经成为一项重要应用。通过使用OpenAI的API,开发者可以轻松地实现复杂的文本生成任务。在本文中,我们将深入探讨如何使用OpenAIAPI进行文本生成,从技术背景、核心原理到实际代码实现,并结合应用场景提供实践建议。技术背景介绍文本生成是自......
  • Python AI教程之十九:监督学习之决策树(10)超参调整
    如何在超参数调整中调整决策树决策树是机器学习中广泛用于分类和回归任务的强大模型。决策树的结构类似于决策流程图,有助于我们轻松解释和说明。然而,决策树的性能高度依赖于超参数,选择最佳超参数会显著影响模型的准确性、泛化能力和鲁棒性。在本文中,我们将探讨借助决策树调......