云网融合过程需要遵循原则
社区干货
大模型实践总结|社区征文
解码器融合所有已经输入的向量来输出下一个向量,所以越往后的输出考虑了更多输入),更擅长生成类的任务,例如:文本生成。典型代表有:GPT系列、LLaMA、OPT、Bloom等。- 编码器-解码器架构(Encoder-Decoder):序列到... 在开发过程中识别到最多的的问题主要是输出结果不符合预期、结果不可控,接下来就谈谈提示词的标准、提示词该如何写效果更好。## 1、提示词的标准和原则在我看来,一个粗略而简单的标准就是:你身边的人是否能够轻...
得物大模型平台,业务效果提升实践
大模型训练需要哪些数据 2. 训练数据如何准备五、大模型训练 1. 大模型都有哪些训练方式 2. 训练的过程 六、大模型部署 1. 目前的推理加速方案有哪些 2. 如何选择推理加... 主要用于提高大模型的泛化能力。另一类是业务数据,通常是业务方自己独有的数据。在训练过程中,通常会将这两种类型的数据按照一定的比例混合在一起进行训练。 此外,在数据准备过程中,强调一个非常重要的原则:...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
催生出了丰富多彩的面向互联网的应用,这些应用共同的特点是并发量非常高,数据量特别大。基于这些互联网的新场景与新需求,又出现了 NoSQL 数据库技术,其理论基础主要是由 Eric Brewer 提出的 CAP 定理以及 Dan Pritchett 提出的 BASE 原则。再往后,业界将关系型数据库与 NoSQL 数据库的优势进行了融合,出现了 NewSQL 数据库,随着云原生技术的入场与爆发,又有了云原生数据库。
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一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
催生出了丰富多彩的面向互联网的应用,这些应用共同的特点是并发量非常高,数据量特别大。基于这些互联网的新场景与新需求,又出现了NoSQL数据库技术,其理论基础主要是由Eric Brewer提出的CAP定理以及Dan Pritchett提出的BASE原则。再往后,业界将关系型数据库与NoSQL数据库的优势进行了融合,出现了NewSQL数据库,随着云原生技术的入场与爆发,又有了云原生数据库。隐私政策
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veWTN(应用)- 用户协议
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干货|七个方向,基于开源工具构建一款智能化BI
标注等组件可以完美的融合在表格中,**极大增强了表格的可视化扩展能力。 由于BI 系统的复杂性,以及需要通用图表和表格能力之外的定制化可视化能力,DataWind 在VisActor的扩展机制基础上,做了一层面向BI系... **DataWind的图表主题设计遵循以下原则:** **●****图表的结构和布局:**图表的结构应该清晰明了,不应该有过多的元素和噪音。例如,柱状图的柱子应该有一定的间隔,以便用户更容易区分不同的数据。 ...
云原生环境下的日志采集、存储、分析实践
要管理诸多类型的日志,就需要一套统一的日志系统,对日志进行采集、加工、存储、查询、分析、可视化、告警以及消费投递,将日志的生命周期进行闭环。## Kubernetes 下日志采集的开源自建方案### 开源自建火山引擎早期为了快速上线业务,各团队基于开源项目搭建了自己的日志系统,以满足基本的日志查询需求,例如使用典型的开源日志平台 Filebeat+Logstash+ES+Kibana 的方案。但是在使用过程中,我们发现了开源日志系统的不足:...
火山引擎边缘云:数智化项目管理助力下的业务增长引擎
发现并跟踪解决了数百个项目过程风险,通过线下研发任务100%应用 Meego 进行线上化管理、生产效能可观测、核心业务目标OKR线上化管理等手段,促进边缘云产品需求端到端 Leadtime 由原本的50天左右缩短至10天左右。 ... 不同的组织想要通过数字化达成的预期不尽相同,因此开展数字化工作的首要事项就是明确组织做数字化建设的目标和原则。 有了目标和原则之后,我们从**统一工具底座、标准化生产过程、指标建设、数字化应用**4个方面...
火山引擎混沌工程之云原生场景实现
Netflix 总结出来混沌工程五大基本原则:* 建立服务的稳定状态假设* 多样化真实世界的事件* 生产环境进行实验* 持续自动化运行试验* 最小化“爆炸半径”### 混沌工程与传统测试传统的测试或者 QA 通... 这是发现新故障信息的实践过程。字节跳动 Chaos 的演进===============