就在最近大模型圈再次迎来重磅炸弹阿里巴巴开源了全新一代大模型——千问 Qwen3.5-397B-A17B直接登顶全球最强开源模型宝座。面对如此强大的模型开发者们最关心的问题莫过于“这么强的模型部署起来会不会很麻烦”今天我们就为大家带来一个**“神器级”解决方案**——通过函数计算 FC 实现一键部署 Qwen3.5让顶级模型的计算力触手可及模型介绍Cloud Native这次开源的 Qwen3.5-397B-A17B 可不是普通的模型升级它在架构和性能上都实现了质的飞跃性能超过万亿参数的 Qwen3-Max 模型是目前全球最强开源模型总参数 3970 亿但激活参数仅 170 亿。采用创新的混合架构线性注意力 Gated Delta Networks 稀疏混合专家 MoE在保持能力的同时优化了速度与成本。成本降低部署显存占用降低 60%推理效率大幅提升最大推理吞吐量可提升至 19 倍全能选手作为原生视觉 - 语言模型在推理、编程、智能体能力与多模态理解上表现优异。语言支持从 119 种扩展至 201 种全球通用。函数计算解决方案Cloud Native传统部署大模型你通常需要面对复杂的 GPU 环境配置繁琐的运维监控工作弹性伸缩困难现在有了函数计算 FC一切变得如此简单函数计算 FC 已同步接入 Qwen3.5 本次开源的模型提供企业级部署方案。基于Serverless GPU架构你无需关心底层基础设施只需专注于模型本身的应用与调试。一键部署 Qwen3.5-397B-A178Cloud Native准备一个 OSS Bucket使用 https://functionai.console.aliyun.com/old/template-detail?template283 这个白屏化工具将 Qwen/Qwen3.5-397B-A17B 下载到 bucket 的一定目录中比如 Qwen/Qwen3.5-397B-A17B。a. 先将这个白屏化工具部署起来等待部署成功b. 编辑后端配置完毕以后将 Qwen/Qwen3.5-397B-A17B 下载对应 bucket 中的指定目录开始下载任务注模型很大请耐心等待下载在 FunModel 的自定义部署https://functionai.console.aliyun.com/fun-model/cn-hangzhou/custom-model-create选择好镜像以及计算资源填写好对应的启动命令既可以完成一键部署。启动命令vllm serve /mnt/my-model-scope/models/Qwen/Qwen3.5-397B-A17B --served-model-name Qwen/Qwen3.5-397B-A17B --port 9000 --trust-remote-code --gpu-memory-utilization 0.9 --max-model-len 262144 --tensor-parallel-size 16 --enable-auto-tool-choice --tool-call-parser qwen3_coder --reasoning-parser qwen3耐心等待部署部署成功后即可以进行推理服务的调试。qwen3.5 模型市场Cloud Native更多 qwen3.5 模型一键部署方案请参考。模型持续补充中总结Cloud Native维度传统方案FunModel部署时间以天计5分钟技术门槛高低运维以及迭代成本高低依托 Serverless GPU天然提供了简单轻量0 门槛的模型集成方案给个人开发者良好的玩转模型的体验也让企业级开发者快速高效的部署、运维和迭代模型。在阿里云函数计算开发者可以做到模型的快速部署上线从原来的以周为单位的模型接入周期降低到 5 分钟0 开发无排期。一键扩缩容让运维不再是负担多种扩缩容策略高度适配业务流量实现“无痛运维”。在 AI 的时代浪潮下模型作为 AI 的载体必然会不断迭代开发者对模型部署的需求也会日益增多函数计算 FC 为模型部署和集成提供新范式也会朝着“让人人成为开发者”的目标演进下去。如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】