## 前言:ChatGLM-6B是清华大学知识工程和数据挖掘小组(Knowledge Engineering Group (KEG) & Data Mining at Tsinghua University)发布的一个开源的对话机器人,由清华技术成果转化的公司智谱 AI 开源,具有 62 亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/3eccfcd3eb7c4c7aaba2e20fc...
flink的四个基石:Checkpoint、State、Time、Window。- Checkpoint 机制,Flink 基于 Chandy-Lamport 算法实现了分布式一致性的快照,从而提供了 exactly-once 的语义。(Flink 基于两阶段提交协议,实现了端到端的... mark 的机制,解决了基于事件时间处理时的数据乱序和数据迟到的问题。- Window:提供了一套开箱即用的窗口操作,如滚动窗口、滑动窗口、会话窗口,支持非常灵活的自定义窗口满足特殊业务需求。- 带反压的流模型...
运用复杂的模型对内容进行打分排序,再通过广告系统的处理,最后呈现给用户,整个过程需要在300毫秒内完成。这就对背后的计算能力提出了很高的要求,只有庞大的计算资源和极致的性能优化,才能达到这一业务需求。 ... 已有1.8万个作业开启了 Checkpoint,高峰流量吞吐达到 600GB/s。在资源层面,全球目前业务平均使用的 Flink 资源已经超过400万核。 可以想象一下,每当今日头条、抖音等软件在夜晚迎来使用高峰时,字节跳动内部...
以抖音的实时推荐为例。系统需要从亿万级别的内容库中选出用户可能感兴趣的内容,运用复杂的模型对内容进行打分排序,再通过广告系统的处理,最后呈现给用户,整个过程需要在300毫秒内完成。这就对背后的计算能力提出了... 已有1.8万个作业开启了 Checkpoint,高峰流量吞吐达到 600GB/s。在资源层面,目前业务平均使用的 Flink 资源已经超过400万核。可以想象一下,每当今日头条、抖音等软件在夜晚迎来使用高峰时,字节跳动内部的实时计算...
介绍字节自研的云原生消息引擎的分层架构在数据存储模型、运维等角度的优势及挑战。[**回顾:一文了解字节跳动消息队列演进之路**](https://developer.volcengine.com/articles/7325343303150272539)# ... 最终做到 Broker 之间的负载均衡。**如上图所示,当一个 Partition 被调度到 Broker 上之后,便开始了它的生命周期。首先 Partition 会进行 Recover,即从上一个 Checkpoint 恢复数据,并将最终结果保存,这样做是...
所以最终字节采用混合部署,将在线和离线同时运行在相同节点,充分利用在线和离线资源之间的互补特性,实现更好的资源利用;最终我们期望达到如下图效果,即二次销售在线未使用的资源,利用离线工作负载能够很好地填补这部分超售资源,实现资源利用效率在全天保持在较高水平。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/912a4ce0641c4a1c8708651bb58c2ceb~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3...
“训练进度增量 Checkpoint ”等功能,提供“灵活”“高效”“易用”的模型训练能力。## **多角色云原生训练** **2.0**在 “云原生训练 1.0” 实施过程中,我们发现了很多影响系统稳定性、易用性、维护性的问题。... 所有 Primus Job 的拓扑最终被协调出来的结果,就是在 Kubernetes 或者 YARN 中的一个作业框架(如上图下方)。我们可以看到,TensorFlow 和 PS Worker 等相关的作业都被创建出来,同时每一个 Job 都有自己的总控中枢...
所以最终字节采用混合部署,将在线和离线同时运行在相同节点,充分利用在线和离线资源之间的互补特性,实现更好的资源利用;最终我们期望达到如下图效果,即二次销售在线未使用的资源,利用离线工作负载能够很好地填补这... checkpoint 和分级,才能确保在我们将这些大数据和训练作业切到整个混部资源池之后,它们的使用体验不至于太差。同时,在系统上我们需要具备完善的资源商品、业务分级、运营治理以及配额管理等方面的基础能力。如果...
最终分发到下游,主要的下游包括ABTest、推荐、行为分析系统、实时数仓、离线数仓。所以,如果用一句话来概括 **数据流主要业务,其实就是埋点的收集、清洗、分发。**目前在字节跳动,清洗和分发环节是基于... 这么做的原因主要是因为使用元数据流更新的方式需要开启Checkpoint以保存元数据的状态,而在字节跳动数据流这样的大流量场景下,开启Checkpoint会导致在Failover时产生大量重复数据,下游无法接受。![pictur...
首先可以看到有一个CheckpointLoaderSimple,这个节点就是在WebUI中选择模型的地方,其中CLIP可以将自然语言和视觉信息进行联合训练,从而实现图像与文本之间的跨模态理解。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/d89d11c87739440b9648d1de457be673~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962830&x-signature=Nslvoq3NXdxB27%2FXYHN7O3w%2FBMc%3D)其次,CLIPTe...
图像分割模型已趋近收敛,并已找到最优Dice系数(Dice coefficient),说明模型预测值和标签的最高相似度达到0.9980。*Dice系数是一种度量集合相似度的函数,通常用于计算两个样本的相似度(取值范围为[0,1])。### []()1.1.4 模型保存如果想在昇腾AI处理器上执行推理,可以通过网络定义和CheckPoint生成AIR格式模型文件。export.py文件内容如下,可根据实际开发情况进行修改。```import argparseimport numpy as npfrom mi...
“训练进度增量 Checkpoint ”等功能,提供“灵活”“高效”“易用”的模型训练能力。**多角色云原生训练 2.0**在 “云原生训练 1.0” 实施过程中,我们发现了很多影响系统稳定性、易用性、维护性的... 所有 Primus Job 的拓扑最终被协调出来的结果,就是在 Kubernetes 或者 YARN 中的一个作业框架(如上图下方)。我们可以看到,TensorFlow 和 PS Worker 等相关的作业都被创建出来,同时每一个 Job 都有自己的总控中枢...
提高了大并发下的 Checkpoint 成功率。单点任务恢复和节点黑名单机制功能,保障了对故障节点的快速响应,避免业务整体重启。 流式计算 Flink 版 - 产品功能架构 #### 典型的多维实时场景支持当前业界通常把 Flink ... 通过实时模型训练,创建实时增量模型,为客户提供更加精准和实时的推荐能力。#### **业内最大规模实时计算集群最佳实践**在字节跳动内部,**抖音/头条/穿山甲等业务的广告推荐以及模型训练**都深度使用了流式计算...