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研究生课题深度学习

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大模型技术的发展与实践|社区征文

## 一、大模型的概念**大型语言模型,也称大语言模型、大模型(Large Language Model,LLM;Large Language Models,LLMs)** 。大语言模型是一种深度学习模型,特别是属于自然语言处理(NLP)的领域,一般是指包含数干亿... 一直是学术界一个长期的研究课题,充满挑战。直到以chatGPT为标志性事件的大模型技术的出现,这一愿望才变得可能。大模型是语言模型发展的高级阶段,本节我们来梳理一下语言模型(Language Models,LM)的四个发展阶段,让...

【技术人的 2023】 ——我的AI学习之旅年度总结|社区征文

年初准备进行学习AI的时候,恰巧碰到遇到学校也开设了这门选修课程,自然是非常高兴的参加了课程的学习。通过自己和学习小组的共同决定,我们选择了深度学习和计算机视觉方向进行了学习,并且也进行了实践,对于一个AI小白来说效果还是不错的。深度学习和计算机视觉是AI领域两个比较核心的模块,是相互关联的,也经常一起被用于实际问题中,我们小组课题是研发一款影响识别功能的方案。可能是比较感兴趣的原因,我们课下也经常一起学习探...

Katalyst 支持reclaimed 资源的 NUMA 粒度上报|社区征文

## 引言本文回顾了我个人参与 Katalyst 开源项目的机缘巧合、过程中的挑战,以及所获得的感悟。一方面,这是对我的经历的记录;另一方面,我希望这些分享能对开源新人,对 Katalyst 项目感兴趣的新入门者有所帮助。## 自我介绍我本科毕业于南昌大学计算机科学与技术专业,目前在浙江大学攻读硕士学位,是 SEL 实验室的一名研究生。我的主要研究方向是混部集群的调度策略。GitHub: 在开源方面,我曾对阿里的 Sealer 社区和 OpenYu...

实践|超级品牌,都在打造数据飞轮

以及针对BD岗位员工负责销售的实时线索推送等场景深度共建。 今年4月,火山引擎重磅推出了企业数智化升级的新范式:数据飞轮,核心突出了数据消费的重要性——以数据消费为核心驱动力,使企业数据流融入业务... 如何高效运用就成了新的课题。 现阶段,收钱吧的数字化建设主要有自建和与第三方厂商共建两大类型,其中自建部分主要集中在数据资产层(底层设施),在业务应用层则倾向于与成熟的第三方厂商展开合作。 ...

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研究生课题深度学习-优选内容

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LAS Spark+云原生:数据分析全新解决方案

结合一系列经过深度自研的可扩展插件,成功打造了 Serverless Spark 的能力,从而实现了云原生湖仓一体服务能力。LAS Spark 采用了 Spark Operator 在 Kubernetes 上管理每个 Spark 作业的执行。Operator 是 Kuber... 如何高效的进行资源调度成为 LAS Spark 需要解决的下一个课题。Kubernetes default-scheduler 最初是为了容器编排服务设计的,虽然社区后续也做了大量的改进,但是在调度功能和吞吐性能上并不是批处理作业的最佳选择...

2022年终总结-两年Androider的技术成长之路|社区征文

转而投身到另外一个学习渠道上:>之前的年中和年终总结写的大体是参加了多少次活动,白嫖了多少礼品。但是这次我不想写平台的东西了(后半年的时间几乎很少花费在参与活动上面了,因为时间给了更重要的事情)>>我想... 通过不断的学习,拓宽技术广度,培养系统设计思维,对前沿性的课题保持好奇心,敢于接触和使用新技术。**具体的就是要有**高于标准的技术深度、开发能力和解决技术难题的能力,在工作过程中对自己负责的模块重点深挖,...

katalyst 支持 OOM 优先级作为 QoS 增强|社区征文

虽然我研究生不是研究混部相关的方向,但是作为云原生的爱好者对云原生混部领域的发展也一直有一定的关注。首次接触到 Katalyst 是 8 月在字节云原生公众号上看到了 [Katalyst:字节跳动云原生成本优化实践](https:/... 我迅速选择了感兴趣的课题,撰写了简历和提案并联系了社区,也很荣幸在九月底收到了社区的入选通知。我的课题为 Support for OOM priority as a QoS enhancement,主要任务是让 Katalyst 能够以自身 QoS 抽象为基础,支...

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一个老程序员的计算机视觉蹒跚学习之路| 社区征文

都是老猿自己学习的总结。老猿是个对细节蛮纠结的人,很容易钻到各种学习的细节中去,优点就是有些深度的认识和收获,发布的博客文章有区别于别人的内容,缺点有两条,一是学习进展慢,二是有时耗时很久都钻不出某个问... 在介绍学习经历前,我们先简单介绍一下计算机视觉,而在研究计算机视觉前,一个必须探讨的课题就是数字图像处理,数字图像处理从简单的图像对比度增强到图像识别再到计算机视觉,从简单图像处理到 AI,涉及的领域跨度很大...

LAS Spark+云原生:数据分析全新解决方案

结合一系列经过深度自研的可扩展插件,成功打造了 Serverless Spark 的能力,从而实现了云原生湖仓一体服务能力。LAS Spark 采用了 Spark Operator 在 Kubernetes 上管理每个 Spark 作业的执行。Operator 是 Kuber... 如何高效的进行资源调度成为 LAS Spark 需要解决的下一个课题。Kubernetes default-scheduler 最初是为了容器编排服务设计的,虽然社区后续也做了大量的改进,但是在调度功能和吞吐性能上并不是批处理作业的最佳选择...

个人技术成长方面的心得体会:边缘计算之旅 | 社区征文

作为一名刚刚踏入边缘计算领域的研究生,我在过去的一年中经历了许多新奇而有趣的挑战,感受到了技术的广度和深度。边缘计算,作为连接传统云计算和物联网的桥梁,给我提供了更多探索和发展的机会。以下是我个人技术成... 开始了对边缘计算的学医学习。**边缘计算的理论学习**边缘计算的构造可分为三个层次:设备层、边缘服务器层和云计算层。设备层这一层的关键包括各种物联网设备和传感器,承担数据的收集和传送。设备层是数据的关...

字节跳动的多云云原生实践之路

各计算引擎和任务需要进行深度改造才能支持原先在 YARN 上的各种特性,改造成本巨大。基于此背景,字节跳动推出了基于云原生的 YARN 解决方案 —— Serverless YARN,它 100% 兼容 Hadoop YARN 协议, Hadoop 生态下的... 如何对数据进行隐私保护也成了一个重要课题。当前比较流行的方案是隐私增强计算(Privacy-enhancing Computation),包含三个主要流派:* **联邦学习:**一种分布式机器学习算法,在不交换原始数据的前提下,完成共...

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Katalyst 支持 NUMA 级别 Pod 间亲和性与反亲和性调度|社区征文

由于我研究生的研究方向是云计算业务混部优化,也在国际期刊上发表了相关的论文,因此希望能够了解一下工业界在云原生混部这一块的实际落地情况。经过一段时间的学习,我对字节火山引擎的 Katalyst,以及阿里云的 Koor... 在分布式深度学习训练架构 PS-Worker 中,worker 作为高内存带宽消耗业务,会影响同一 NUMA 节点上的参数服务器(PS),因此将这些 pod 分配给不同的 NUMA 节点可以减轻这种干扰。### 2.技术方案设计首先,所有的 Po...

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