包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod、PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等)以及其他框架(SparkML、Ray 等)。不同的训练框架有各自的调... 易用性:在使用一些框架的时候我们希望读写存储能够像读本地文件一样方便,这就需要存储接口友好 **,** 代码零修改,兼容 POSIX。同时能便捷传输,方便数据上云下云。有一些客户对安全性有要求,客户之间的存储要进...
在线学习算法的特点是:每来一个训练样本,就用该样本产生的loss和梯度对模型迭代一次,一个一个数据地进行训练,能够根据线上反馈数据,实时快速地进行模型调整,使得模型及时反映线上的变化,提高线上预测的准确率。因此... 可在公式表达的基础上做了一些变换在实际数据集上再采用分布式并行加速。 四个参数的设定结合paper里的指导意见以及反复实验测试,找一组适合自己问题的参数就可以了。上面所谓的per-coordinate,其意思是FTRL是对...
并行工作流,将工作流中的每一个任务实现为一个容器独立运行,具备轻量级、可扩展且易于使用的特点。Argo Workflows 常见于以下应用场景:- **批处理和数据分析**。企业收集的数据一般都需要经过处理才能被使用,Argo Workflows 允许开发人员在 Kubernetes 集群中执行批处理的整个过程,周期性自动完成大量重复数据作业的处理;- **AI 模型训练**。模型训练通常都有规范化的流程:数据收集、数据预处理、模型构建、模型编译、模...
每日还在以 PB 级的速度增长。这些数据被用于支持广告、搜索、推荐等模型的训练,覆盖了多个业务领域;这些数据还支持算法团队的特征调研、特征工程,并为模型的迭代和优化提供基础。目前字节跳动以及整个业界在机器学... 这已经被认为是一项重大突破。然而随着时间的推移,语言模型的规模和能力不断增长。引人注目的是 GPT-3,这是一种由 OpenAI 开发的强大语言模型。相比于 BERT 的 3.4 亿个参数,GPT-3 的模型参数数量飙升至 1750 亿个...
执行计划优化等多个过程,最终生成右边的执行计划,其中包含TableScan、Filter、Exchange、Sort、Join、Exchange、Aggregate、InsertInto等多个算子。后续,执行计划会被分配到多个Task上并行执行。 ![... 实际只需要读红色部分的数据文件。=========================================================================================================== **●****File Skipping:**仅读取必要的文件。经过...
# 背景## **HDFS** **简介**HDFS 全名 Hadoop Distributed File System,是业界使用最广泛的开源分布式文件系统。原理和架构与 Google 的 GFS 基本一致。它的特点主要有以下几项:- 和本地文件系统一样的目录... 目前限流基于路径+RPC 以及 用户+RPC 维度。例如,我们可以限制 /user/tiger/warhouse 路径的 create 请求为 100 QPS,或者某个用户的 delete 请求为 5 QPS。一旦该用户的访问量超过这个阈值,NNProxy 会返回一个可重...
RDD是可以并行操作的元素的容错集合。Spark支持通过集合来创建RDD和通过外部数据集构建RDD两种方式来创建RDD。例如,共享文件系统、HDFS、HBase或任何提供Hadoop InputFormat的数据集。 2.1 创建RDD示例:通过集合来创建RDD val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)val distData = sc.parallelize(data)通过外部数据集构建RDD val distFile = sc.textFile("data.txt")RDD构建成功后,可以对其进行一系列操作,例如Map和Reduce等操作。例如,运...
读时再和底层的 Base 文件进行合并。为了保障读取效率,Hudi 提供 Compaction 功能,定期将 Log 文件和 Base 文件进行合并后写成新的 Base File。 在近实时或实时场景下,业务对于时间非常敏感, 在写入操作后顺序执行 Compaction 会导致产出时间不稳定,影响下游消费。对此社区提供了 Async Compaction 功能,将 Compaction 算子和 Commit 拆开,Compaction 和 Commit 可以在一个 Application 中共享资源,并行执行。...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715617239&x-signature=byYCpqTkjSGdB6Ld8oDpAIonmPI%3D) **/ 向量检索的四种算法****/**向量检索算法基于其存储结构大致可分为四种。**●** 第一种是 Table-based,典型算法如 LSH。 ****●****第二种是 Tree-based,是把向量根据相似度去构造成一个树的结构。 ******●******第三种是 Cluster-based,也称为 IVF(Inverted File),把向量先进行聚类处理,...
这表明你可以在系统当中创建及其大量的Actor,Akka不仅可以在单机上构建高并发程序,还可以构建高性能高吞吐量分布式程序。# 一、并发编程模型## 并行工作者(Parallel worker)![picture.image](https://p3-vol... * 多个相互独立的执行流* 共享内存(状态)* 抢占式的调度(任务顺序是不确定的)* 依赖锁,信号量等同步机制多线程程序容易编写(因为写的是顺序程序),但是难分析、难调试,更容易出错,常见的有竞争条件,死锁、活锁...
文件的保存期。具体的设置方式见下文:表配置。 3.1.2 清理过期数据 Spark SQL 方式 sql -- 通过表名执行清理动作。RETAIN 100 HOURS 表示清理 100 VACUUM deltaTable [RETAIN 100 HOURS] -- vacuum files not req... 如果您执行一段复杂的 SQL 最终写入 Delta,则写入数据也可能因为 Partition 数量过多而产生大量小文件。小文件的存在会造成很多问题,比如元数据处理速度下降、执行时因为文件过碎导致的磁盘随机读、用户设置并行度...
Open AI + Data」专题中,火山引擎软件工程师胡元哲分享了《 **使用 KubeRay 和 Kueue 在 Kubernetes 中托管 Ray 工作负载|Sailing Ray workloads with KubeRay and Kueue in Kubernetes** 议题。以下是本次演讲的... 可以灵活扩缩实例可以说,**Ray 的生态打破了过去 AI 工程中每个模块都是固定范式的传统**——在过去,提到数据处理,大家会想到 Spark;提到训练,会想到 Torch DDP、MPI;提到推理,会想到 deployment、serv...
不参与作业真正的执行。● **SourceSplit:** 数据读取分片,大数据处理框架的核心目的就是将大规模的数据拆分成为多个合理的Split并行处理。● **State:** 作业状态快照,当开启checkpoint之后,会保存当前执... FileMappingTypeInfoConverter 会在BitSail类型系统转换时去绑定{readername}-type-converter.yaml文件,做数据库字段类型和BitSail类型的映射。ReaderOptions.COLUMNS字段在通过这个映射文件转换后才会...