AI应用的发展趋势以及面临挑战
AI应用正稳步增长，但面临构建复杂、多环境部署、与非AI应用集成、调用链路长、组件无法复用、网关通用能力不足等挑战。AI计算力方面，GPU资源紧缺且成本高，卡型不统一，容错能力要求高，大数据读取和模型快速加载对底层技术要求高。
不同角色在AI场景下的诉求
- 平台建设和管理者：希望提升研发效能、降低运维成本，并确保设备安全。
- 算法开发者：需要好用的AI模型管理平台和便捷的开发调试环境。
- 接口开发者：希望方便快捷地部署使用，并拥有完整的应用开发、调试、发布流程。
Serverless开发平台AI场景解决方案
函数计算提供构建现代化高可用AI应用的简化路径，具有上手简单、降本提效、拥抱开源生态、最佳实践和强化心智等优势。
Serverless GPU技术
- 虚拟化技术：实现算力、显存和故障强隔离，兼容原生应用。
- 两级资源池：热资源池避免冷启动，FC GPU/IaaS GPU共同保证资源供给。
- 容器启动加速：统一界面屏蔽IaaS运维复杂度，以K8s为云操作界面。
Serverless函数计算GPU应用场景选型指南（推理）
- 应用中心一键部署：支持StableDiffusion和知识库应用。
- 专属StableDiffusion环境：提供WEB UI和AIGC应用场景。
Serverless应用中心一键部署
- 热门场景/热门模型：提供定制化UI，如StableDiffusion应用管理页面。
- 通用应用管理能力：支持只有模型、只有代码或模型代码结合的用户。
AI场景一键部署和快速上手
- 一键部署：AI应用一键部署，快速上手。
- 一键多环境划分：标准GitOPS流程。
- ModelScope一键托管。
- AIPlugin一键发布到通义千问。
GPU实例的重要性
快速弹性的GPU实例和高规格函数计算性能实例是承载AI应用稳定、高性能推理的重要环节。
完备的开发者套件
ServerlessDevs、应用中心等开发者套件，提供从0到1再到N的Serverless化业务全生命周期管理能力。
Stable Diffusion与平台集成实践方案
- ServerlessWebUI方案优势：GB级镜像实例秒级启动。
- 应用场景：服饰穿搭、医疗领域问答、智能客户聊天、社区自动问答、电商平台搜索问答、IT/HR系统智能问答、智能教育辅导。
大语言模型知识库的基本原理
- 基本流程：私域数据向量化、输入提示词预埋、大模型结果输出解构化。
- 技术细节：LLM、embedding、controlled text generation。
函数计算产品—基于云原生大模型智能问答实践
- 资源生成：交互式创建、修改和应用云原生资源。
- 应用构建：实现云原生动态脚手架应用快速构建。
- 故障诊断：集成系统诊断能力，构建全栈技术能力的辅助诊断助手。
- 知识问答：提升云原生产品使用体验，降低应用生产门槛。
- 整体系统架构：云原生大模型践行可扩展架构设计，便于更多产品受益。
