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社区干货
2023 平台云原生探索与实践|社区征文
# 一 前言2023 平台云原生演进痛点与探索,围绕 SmartOps 平台展开,IDC FutureScape 2022 中国云计算市场预测中,应用现代化位列 Top1,到 2025 年,数字经济将催生出超过 5 亿个新应用/服务,90%的应用程序将是云原生... 自建 Kubernetes 集群进行业务容器编排管理;## 3.2 DevOps 2.0 阶段工具链: DevSecOps在原始 CI/CD 流程中缺乏安全方面全场景检测,在代码、镜像、环境配置等场景均存在各类安全风险,因此必须实行安全左移。...
大模型助力科技革命:2023年的里程碑与大模型的未来展望 | 社区征文
**Jurassic**- **Megatron-Turing NLG**# 三. 大模型所带来的影响2023是一个神奇的年份,今年的大模型如雨后春笋遍地开花,各家大厂都发布了自己的大模型,抢占市场,早早入局。给我带来最直观体验是,随着... s-cn-i-tlddhu82om/7deb7fac5b48475e8dfce1f4affcc080~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407647&x-signature=Bd92WHhe6WjyT39XuLrx1mVy63s%3D)# 四. 我对大模型发展的预测首先大模型...
探索云原生化的服务架构体系的技术风向,攻克云原生化微服务架构的痛点和特性 | 社区征文
## 新时代架构预测随着数字化的深入发展,整个时代的架构将进一步升级。我们不可否认,5.0时代将结合云原生和微服务架构,并与Serverless、事件驱动、中台和容灾架构相结合,在当前的技术环境下发挥重要作用。
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探索云原生化的服务架构体系的技术风向,攻克云原生化微服务架构的痛点和特性 | 社区征文
## 新时代架构预测随着数字化的深入发展,整个时代的架构将进一步升级。我们不可否认,5.0时代将结合云原生和微服务架构,并与Serverless、事件驱动、中台和容灾架构相结合,在当前的技术环境下发挥重要作用。利用**VAE**的编码器将**输入图片Input**降维,得到**Latent Image Input**。利用训练好的**DM**,不断对图片进行噪声预测,并对**Latent Image Input**进行去噪,经过一定步骤后得到去除了噪声的**Latent ...
云原生之旅:一年的变革、成长与启示|社区征文
## 前言在云原生领域,Kubernetes已经成为了一个无处不在的平台,用于构建和管理云原生应用程序。以下是我对Kubernetes的学习总结和趋势预测,以及我参与云原生项目的一些经验分享。# Kubernetes学习总结和趋势预... Kubernetes已经成为了行业标准。在选择其他工具和技术栈时,需要考虑它们的生态系统、社区支持、文档完善度等因素,以确保项目能够顺利推进。**重视基础设置建设**(1)网络规划:在云原生项目中,网络规划非常重要。...
2023 年大模型技术基础架构盘点与开源工作速览|社区征文
在过去的一年里,大模型技术在人工智能领域取得了巨大的进展和突破,成为业界瞩目的焦点。从优化的学习算法到激动人心的应用案例,从推动科研的新边界到开拓商业的新天地,大模型技术的跃进式发展,俨然成为推动行业革新... (Autoregressive)模型架构这种架构仅包含解码器部分,没有编码器。代表模型是 GPT 和 LLaMA,其训练目标是从左到右的文本生成,AR 模型从一系列 time steps 中学习,并将上一步的结果作为回归模型的输入,以预测下一个...
「火山引擎」数智平台VeDI增长营销双月刊VOL.03
模版围绕行业高频应用场景覆盖丰富的标签维度,帮助企业落地体系化标签方案。**【行业模型新增汽车保客增换购模型】** 支持通过建立模型和预测任务,预测已购买汽车用户的增购换购可能性,帮...
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
但面临市场上五花八门的 AI 加速芯片,如何选择适合业务的产品本身就会是一个问题。 **第二点,不可控性高** 。和 GPU 不一样,AI ASIC 作为新产品,是否最终可以落地业务的不可预测性显然更高。 **第三点,适配成本高** 。ASIC 一般不具备成熟的开发者生态,使用门槛高。 **第四点,不透明性高** 。ASIC 的不灵活及可编程性弱导致 ASIC 会很依赖于自己的编译器,而这部分对于用户来说,通常是不可见的。 ...
技术人年度回顾:大模型驱动的变革与影响|社区征文
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494050&x-signature=u3F80kTBaWMtkVfQz3uTbOK4gxo%3D)# 学习流程如果你准备学习大模型,那么我可以向你简单的介绍一下大模型的一个学习步骤。下面是构建行业大模型的通用步骤:*... 都是预测下一个单词。奖励模型和强化学习的训练方法则不同。奖励模型是:元分类学习,而强化学习则鼓励模型生成奖励模型评分较高的回答。**训练所需资源:** 预训练阶段的资源消耗巨大,使用数千颗GPU,花费数月时间,占...
