作者:任静思,火山引擎云原生工程师> 本文整理自火山引擎开发者社区 Meetup 第八期演讲,主要介绍了字节跳动轻量级 Kubernetes 多租户方案 KubeZoo 的适用场景和实现原理。## Kubernetes 多租户模型伴随着云原... 否则则说明是租户相关的请求, - 这时会首先通过证书验证租户的身份,然后从证书中提取该 Tenant 的 ID,最后会通过 Tenant RestStorage 的接口转换租户请求,并发送给后端的 API Server。 - 后端 AP...
安全认证可信:SmartOps同时通过三级登保,持续性MSS服务对平台进行安全认证及日常安全运维;### 4.2 SmartOps分层安全架构![](https://kaliarch-bucket-1251990360.cos.ap-beijing.myqcloud.com/blog_img/2022... 帮助全员建立安全模型,快速定位安全问题,及提升团队安全意识;- 第二阶段:安全扫描(DevOps集成安全),扫描阶段评估代码以确保其安全且没有安全漏洞。此处包括手动和自动代码审查。在此步骤中,使用了 lint 和 scan 等...
由于引入了复杂查询的多Stage模型,SQL执行的模式会变得复杂。 **对此的优化首先是尽可能完善各类Metrics,** 包括Query执行时间、不同Stage执行时间、起始时间、结束时间、处理的IO数据量、算子处理的数据、执行情况,以及各类的算子Metrics和一些Profile Events(例如Runtime Filter会有构建时间、过滤数据量等Metrics)。**其次,我们记录了反压信息与上下游的队列长度,**以此推断Stage的执行情况和瓶颈。通常可以有如下判断:...
业务通过数学模型来思考DAU、MAU包含的因素。从用户生命周期的角度来看,用户大致会经历潜在用户、新增用户、活跃留存、流失和被召回这几个阶段,如上图中所示的蓝色部分。 **因此,某日或某月活跃用户的... 开发相应的中间表或底层数据模型。**3.**接下来,分析师或数据产品经理对中间表进行验收,主要通过SQL来验证终结表是否符合要求。**4.**最后,将结果交付给业务方,通常由分析师或数据产品经理完成。在整...
业务通过数学模型来思考DAU、MAU包含的因素。从用户生命周期的角度来看,用户大致会经历潜在用户、新增用户、活跃留存、流失和被召回这几个阶段,如上图中所示的蓝色部分。 **因此,某日或某月活跃用户的... 开发相应的中间表或底层数据模型。**3.**接下来,分析师或数据产品经理对中间表进行验收,主要通过SQL来验证终结表是否符合要求。**4.**最后,将结果交付给业务方,通常由分析师或数据产品经理完成。在整...
特别是基于 Transformer 架构的模型会比卷积神经网络大得多。这限制了它在不同视觉领域的可移植性。为了应对这一挑战,人们采用了许多对大模型进行微调的方法,其中较为受到人们关注的是依靠冻结参数的 Visual Pro... 并在微调过程中保持它们冻结/不变。对于新添加的模块,下投影层的权重初始化,而附加网络的偏差和上投影层的权重用零初始化来配置。其他层的零初始化的原因是,以这种方式,初始新添加的参数被初始化,使得新函数类似于...
训练一个机器学习模型可能需要数周甚至数月的时间。然而,如今基于更好的模型架构和高速显卡,我们可以在相对较短的时间内完成训练过程并进行 A/B 测试验证。另外, **特征工程** **越来越自动化、** **端到端... 检验模型效果,在主干上调研成功的新特征也可以尽快在所有推荐目标上复用、零数据复制,最终我们通过分支、复用特征数据的能力在一些推荐项目上节省约 90% 的样本存储空间,极大的提速了推荐目标的调研周期。...
训练一个机器学习模型可能需要数周甚至数月的时间。然而,如今基于更好的模型架构和高速显卡,我们可以在相对较短的时间内完成训练过程并进行 A/B 测试验证。另外,**特征工程** **越来越自动化、** **端到端** **化... 检验模型效果,在主干上调研成功的新特征也可以尽快在所有推荐目标上复用、零数据复制,最终我们通过分支、复用特征数据的能力在一些推荐项目上节省约 90% 的样本存储空间,极大的提速了推荐目标的调研周期。 #...
本教程以 tiny-yolov3 模型为例,介绍如何在边缘智能创建自定义推理模型,并在边缘一体机上部署相应的模型服务。此外,本教程提供了一份示例代码,可用于验证模型服务是否正常工作。 准备工作在边缘智能创建自定义模型... 该模型基于CoCo 数据集,总共支持 80 个种类。 创建自定义模型本章节介绍了在边缘智能控制台创建一个自定义模型,并将该模型部署到边缘一体机的方法。 前提条件您已经在边缘智能控制台创建了项目,并为项目绑定了一...
*我们来看一张 「模型训练计算量和摩尔定律」的对比图,这张图来自 AI and Memory Wall。**从图里可以明显看出,摩尔定律完全跟不上 Transformer 类模型训练需要的算力,而摩尔定律某种程度上其实反应着芯片制造... 往往是在说右边两个分类,但由于 FPGA 实际上往往更多用来做设计验证,很少见到以 FPGA 形态做量产产品,所以我们在提到 AI 专用加速芯片的时候,更多的其实就是在说 AI ASIC。当然,严格来讲,某些具备一定灵活性的 AI ...
我们在代码中重视对 Nullable 类型的判断和处理,我们在数据结构定义时都力求避免出现可空类型,最大限度降低判空成本;```kotlininterface ISelectedStateController { fun getStateOrNull(data: DATA): Sele... 冻结甚至崩溃的内存泄漏和内存抖动,可以捕获堆转储、强制执行垃圾回收以及跟踪内存分配以定位内存方面的问题- Battery:会监控 CPU、网络无线装置和 GPS 传感器的使用情况,并直观地显示其中每个组件消耗的电量,了...
官方针对 MAD 技术提供了认证考试和技能的计分插件,大家在实践一段时间之后可以体验一下:* MAD 资格认证* Android Studio 的 `MAD Skills` 计分插件 ## 2.Android Studio Android Studio 刚推出的初期饱受批评,吃... 冻结甚至崩溃的内存泄漏和内存抖动,可以捕获堆转储、强制执行垃圾回收以及跟踪内存分配以定位**内存方面的问题*** Battery:会监控 CPU、网络无线装置和 GPS 传感器的使用情况,并直观地显示其中每个组件消耗的电...
目前大模型已经成为未来人工智能发展的重要方向和核心技术。# 大模型应用根据企业的应用场景,可以分为下面几类:## 1、生成类应用Codex,以性能闻名,是OpenAI开发的一种语言模型,可以根据问题描述等自然语言... 模型训练需要大量的数据进行标注,标注数据需要大量人工进行干涉,所以人工成本高,并且实现自动标注难度也很大。数据的可靠性,在进行模型训练需要对数据进行严格的测试和验证,因为参数可达百亿、千亿,所以保证大模型...