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社区干货
用 Weave Net 打开跨主机容器互联大门 | 社区征文
近期针对多台机器之间 Docker 容器网络互通进行了研究，发现多台机器同网段 Docker 容器互通需要划分网段并配置 iptables 路由转发才可通信，不同网段亦如此，而通过新增容器发现配置维护工作更多，思考于此，有没有三方插件可以帮助我们做这个事情呢？ 通过 Docker 官网、Kubernetes 应用场景发现 Weave N
解密2023年云原生的安全优化升级，告别高危漏洞、与数据泄露说“再见”（安全管控篇）｜社区征文
# 背景介绍 2023年，我们见证了科技领域的蓬勃发展，每一次技术革新都为我们带来了广阔的发展前景。作为后端开发者，我们深受其影响，不断迈向未来。随着数字化浪潮的席卷，各种架构设计理念相互交汇，共同塑造了一个充满竞争和创新的技术时代。微服务、云原生、Serverless、事件驱动、中台、�
Kubectl 插件开发及开源发布分享 | 社区征文
## 前言十年云计算浪潮下,DevOps、容器、微服务等技术飞速发展,云原生成为潮流。企业云化从“ON Cloud”走向“IN Cloud”,成为“新云原生企业”,新生能力与既有能力立而不破、有机协同,实现资源高效、应用敏捷、业务智能、安全可信。整个云原生概念很大,细化到可能是我们在真实场景中遇到的一些小问题,本文就针对日常工作中遇到的自己的小需求,及解决思路方法,分享给大家。## 一 背景在我日常使用kubectl查看k8s资源的时候...
WebRTC 流媒体常见开源方案综述 | 社区征文
**目录** [前言](#%E5%89%8D%E8%A8%80) [常见开源方案](#%E5%B8%B8%E8%A7%81%E5%BC%80%E6%BA%90%E6%96%B9%E6%A1%88) [一、Kurento](#%E4%B8%80%E3%80%81Kurento) [简单介绍](#%E7%AE%80%E5%8D%95%E4%BB%8B%E7%BB%8D) [关键特色](#%E5%85%B3%E9%94%AE%E7%89%B9%E8%89%B2) [架构图解](#%E6%9E%B6%E6%9E%84%E5%9B%BE%E8%A7%A3) [发展现状](#%E5%8F%91%E5%B1%95%E7%8E%B0%E7%8A%B6) [二、Medi
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AIGC 推理加速：火山引擎镜像加速实践
来源 | 字节跳动云原生 随着 Stable Diffusion 这类文生图模型的爆火，越来越多企业开始重视 AIGC 相关技术创新和技术实践，并积极探索应用落地。对于 AI 业务应用，一方面模型性能至关重要，算法工程师需要关注模型训练、参数调优以达到满意的识别率/准确率；另一方面，确保模型服务的稳定可靠同��
GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型
本文以搭载了一张A100显卡的ecs.pni2.3xlarge为例，介绍如何在GPU云服务器上进行DeepSpeed-Chat模型的微调训练。 背景信息DeepSpeed-Chat简介 DeepSpeed-Chat是微软新公布的用来训练类ChatGPT模型的一套代码，该套代码基于微软的大模型训练工具DeepSpeed，通过使用它可以非常简单高效地训练属于自己的ChatGPT。DeepSpeed-Cha
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 可视化AI应用开发体验随笔
# MindStudio MindStudio 提供一站式AI开发环境，依靠工具与性能调优，采用插件化扩展机制，打造高效、便捷的全流程开发工具链。目前最新版本是5.0.RC3，发布于2022年20月，对应的昇腾社区版本：6.0.RC1。新增众多特性，这里主要介绍两个我非常感兴趣的分析迁移和。 ## 分析迁移 - X2MindSpore工具新增已验证
火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导
## 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）。  来源 |火山引擎云原生团队 随着 Stable Diffusion 这类文生图模型的爆火，越来越多企业开始重视 AIGC 相关技术创新和技术实践，��
制作Linux镜像
操作场景如果您拥有所需发行版本的基础镜像，您可以参考本文使用virt-manager制作QCOW2格式镜像并导入您的私有镜像到火山引擎平台。 此方式具有更高的定制化性，适用于需要复杂初始化系统镜像的场景，导入平台后，您可以使用该镜像重新部署复杂初始化系统或多次部署同样配置的云服务器。 前提条
HPC-制作RDMA容器镜像
搭建训练环境时，可能需要使用容器镜像，本文介绍如何在高性能计算GPU实例（即HPC实例）搭建容器镜像。您也可以参考本文检查您现有的容器镜像是否符合要求。 前提条件本文HPC实例的镜像以 Ubuntu 20.04 64位（RDMA） 为例，您也可以任选其他RDMA镜像。 您已购买 高性能计算GPU型hpcpni2实例 且绑定了公网I
验证镜像是否支持 RDMA
本文介绍了如何验证当前镜像是否支持 RDMA 能力，用户可以根据下文中的步骤分别在 V100 RDMA（ml.hpcg1v.21xlarge 或 ml.hpcg1ve.21xlarge）和 A100 RDMA（ml.hpcpni2.28xlarge）两种机型上验证某个镜像是否符合 RDMA 的使用条件。 背景 V100 和 A100 的 RDMA 网卡硬件不同，云服务器对 V100 和 A100 的 RDMA 网卡虚拟化支持方式不同
创建构建加速实例
构建加速实例由持续交付托管，为您提供远端构建执行和远端缓存能力，帮助业务成倍提升编译构建效率。使用构建加速功能之前，需要先创建一个构建加速实例。本文为您介绍如何创建构建加速实例。 前提条件已配置持续交付权限, 具体操作请参见 配置权限。 【邀测·申请试用】若您的远端构建集��
