阿里云技术

1. 首页
2. 阿里云技术

0代码！2种方式一键部署 DeepSeek 系列模型

DeepSeek 凭借其卓越的性能和广泛的应用场景，迅速在全球范围内获得了极高的关注度和广泛的用户基础。

技术开发 2025年02月13日 0 点赞 0 评论 198 浏览

如何在IDE里使用DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 满血版模型

近期，阿里云百炼平台重磅推出 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 等 6 款模型，为用户提供了新的选择。《100万免费 Token！DeepSeek-R1满血版即刻拥有》

技术开发 2025年02月13日 0 点赞 0 评论 137 浏览

JDK11 升级后竟让内存利用率飙升到 90%以上？

该方案能够快速完成JDK11的升级并解决相关依赖问题。于是，我满怀期待地进行了升级。经过预发环境的测试，确认系统运行稳定后，我顺利将其发布上线。升级后，系统的GC次数显著减少，性能得到了明显提升。

技术开发 2025年02月14日 0 点赞 0 评论 169 浏览

破解 vLLM + DeepSeek 规模化部署的“不可能三角”

人工智能产业的蓬勃发展催生了丰富多样的推理模型，为解决特定领域的问题提供了高效的解决方案。DeepSeek 的爆火就是极佳的范例。然而，对于个人用户而言，如何有效地利用这些模型成为一个显著的挑战——尽管模型触手可及，但其复杂的部署和使用流程却让人望而却步。

技术开发 2025年02月17日 0 点赞 0 评论 199 浏览

系统稳定性建设三件事

为了更好地推进系统稳定性建设，我们首先要理解系统稳定性的真正含义。简单来说，系统稳定性是指系统在受到外部干扰而偏离正常运行状态后，能够在干扰消除后自动恢复到初始运行状态的能力。这种能力反映了系统的弹性和自我修复能力。

技术开发 2025年02月18日 0 点赞 0 评论 147 浏览

重生之我在 Claude 上 “复刻”了 DeepSeek-R1 效果

在 Claude 上“复刻”DeepSeek-R1 使用效果，让模型的思考过程显性化。用户可以根据模型的思考过程反向验证自己表达的准确性、完整性，提升自己的沟通表达能力；通过对比自己和模型的思考过程不断完善自己的思考能力。

技术开发 2025年02月20日 0 点赞 0 评论 183 浏览

记一次内存利用率问题排查

本文详细记录和分析了在应用升级到JDK 11后，由于堆外内存（Direct Memory）管理策略的变化导致的内存利用率告警问题。

技术开发 2025年02月26日 0 点赞 0 评论 124 浏览

一篇关于DeepSeek模型先进性的阅读理解

本文聚焦DeepSeek模型的技术架构与发展脉络，系统解析其创新价值及产业变革效应。作为AI领域的新锐力量，DeepSeek通过强化学习技术重构Time Scaling Law应用范式，成功突破传统模型受限于算力堆砌与数据规模的发展瓶颈，彰显出算法框架创新的突破性价值。在行业影响层面，该模型的开源生态构建策略与数据资产壁垒的构筑，正重塑大模型产业竞争格局。值得注意的是，研究同时警示业界关注技术创新与安全保障的平衡问题，强调在推进技术边界时应同步建立风险防控机制。

商业产品 2025年02月28日 0 点赞 0 评论 170 浏览

AI 世界生存手册（一）：从LR到DeepSeek，模型慢慢变大了，也变强了

大部分人都已经清楚什么是大模型（what），怎么用大模型（how），本文将尝试解答为什么是大模型（why）？大家都可以通过写 prompt 来和大模型对话，那大模型之前的算法是怎样的，算法世界经过了哪些比较关键的发展，最后为什么是大模型这条路线走向了 AGI，我会用两篇文章共5.7万字详细探索一下。

商业产品 2025年03月06日 0 点赞 0 评论 171 浏览

万字长文讲透 RAG在实际落地场景中的优化

检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）技术逐渐成为提升智能体的核心组成部分。通过结合检索与生成的双重能力，RAG能够引入外部知识，从而为大模型在复杂场景中的应用提供更多可能性。但是在实际落地场景中，往往会存在检索准确率低，噪音干扰多，召回完整性，专业性不够，导致LLM幻觉严重的问题。本次分享会聚焦RAG在实际落地场景中的知识加工和检索细节，如何去优化RAG Pineline链路，最终提升召回准确率。

技术开发 2025年03月12日 0 点赞 0 评论 147 浏览