>作者:火山引擎AML团队## 模型训练痛点关于模型训练的痛点,首先是技术上的。现在机器学习应用非常广泛,下表给出了几种典型的应用,包括自动驾驶、蛋白质结构预测、推荐广告系统、NLP 等。![1280X1280.PNG](ht... 同时我们对实验进行数据收集、归档和对比分析,把每一次迭代中涉及到的数据开发环境、代码、产生的模型和日志等数据都进行存储,使用户可以方便复现每次迭代的情况,同时也可以把输出的日志导入 OLAP 引擎中进行分析,...
同时它会去缓存单表的Schema信息以及属性等信息。 另外一部分就是Meta Server,也就是BMS里边最核心的部分。它主要是包含两大部分服务层,第一是Bytelake MetaStore元数据服务模型,比如Table Service,Time... 通过LAS这种实时入湖能力快速导入到ODS层。通过离线数仓可以直接引用ODS层的准实时入库数据,来达到离线数仓的日增量数据,同步提升数据的时效性。 其次,实时数仓中DW层的一些明细数据,也可以通过流式入湖...
且没有类似 Protobuf 的强制模型约束(schema),编解码效率往往十分低下。再加上有些业务开发者对 JSON 库的不恰当选型与使用,最终导致服务性能急剧劣化。在字节跳动,我们也遇到了上述问题。根据此前统计的公司 CP... 但是对不同场景的最优匹配更关键 —— 于是我们走上了自研 JSON 库的道路。## 开源库 sonic 技术原理由于 JSON 业务场景复杂,指望通过单一算法来优化并不现实。于是在设计 sonic 的过程中,我们借鉴了其他领域/...
通过嵌入模型,将数据集内容转化为向量,然后**借助火山引擎云搜索服务 ESCloud 的向量搜索能力**,将这些向量和数据保存起来。在查询阶段,通过相似度查询,匹配出关联的 topK 结果,然后将这些结果辅以提示词提供给 LL... 这里我们利用 LangChain 的 Loader 导入一些 Web 的数据集,然后利用 HuggingFaceEmbeddings (768 维度)生成特征值。用 VectorStore 写入云搜索服务 ESCloud 的向量索引。```# Document loaderfrom langchain.d...
更新类型 功能描述 产品截图说明 新功能 向量数据库新增向量化模型(多功能版)和 pipeline,支持 8k tokens 窗口长度和多语言、跨语言检索功能。 向量数据库提供混合检索能力,在使用稠密向量进行语义检索的同时,可使用语言模型抽取稀疏向量进行关键词匹配检索。 知识库提供混合检索能力,兼顾语义检索和关键词检索。 优化 向量数据库支持在创建 collection 的可视化界面中绑定 pipeline。 优化 知识库支持导入pdf扫描件及...
提升标签创建效率 优化 创建「导入标签」时,支持在配置页面直接配置标签所在层级,便于用户对标签体系进行管理 配置页面的属性展示名、属性名支持搜索,可以通过搜索关键词快速定位目标标签 用户分群更新类... 模块优化升级: 原「模型标签」升级为「切换分析报告」 用户资产部分可以自定义添加指标(标签或具体行为规则),帮助从更多维度进行洞察 原「流转分析」升级「路径跃迁」,支持通过自定义分析路径,分析从起点到终点过...
便于切换同一业务在不同端的数据表现。 2023年06月30日 功能一:分析模块升级事件分析-支持配置是否展示原子指标:开启后,原子指标可以独立参与表格和图表呈现。 过滤条件补充:时间类型的属性筛选新增自然日/自然周粒度,计算逻辑新增不在固定范围、不在当前时间、不在今天和、不在事件发生;字符串类型属性过滤支持正则不匹配。 功能二: 基础能力升级操作日志:该功能记录了用户在平台上的操作,管理员可以通过操作日志明确用户对系...
来将业务数据转换为适合数仓的数据模型,然而,这依赖于独立于数仓外的ETL系统,因而维护成本较高。但随着云计算时代的到来,云数据仓库具备更强扩展性和计算能力,也要求改变传统的ELT流程。 **火山引擎By... 用户可以将数据导入后,通过自定义的SQL语句,在ByteHouse内部进行数据转换,而无需依赖独立的ETL系统及资源。这样,用户只需要采用统一的SQL方式来完成数据转换操作。 本篇文章将重点介绍ByteHouse遇到...
便于切换同一业务在不同端的数据表现。 2023年06月30日 功能一:分析模块升级事件分析-支持配置是否展示原子指标:开启后,原子指标可以独立参与表格和图表呈现。 过滤条件补充:时间类型的属性筛选新增自然日/自然周粒度,计算逻辑新增不在固定范围、不在当前时间、不在今天和、不在事件发生;字符串类型属性过滤支持正则不匹配。 功能二: 基础能力升级操作日志:该功能记录了用户在平台上的操作,管理员可以通过操作日志明确用户对...
为了更好地胜任 AI 基础设施的角色和贴合大模型的生态,VikingDB 集成了常用的 embedding 模型,用户可以方便地导入、检索文本等非结构化数据,之后 VikingDB 再自动将其转换为向量并存储,最终提供检索能力。除了近... Flat 索引提供与索引特点匹配的过滤计算流程,支持搜索前、搜索中、搜索后过滤。* 针对关键维度自研 TagTree 混合索引,适用于多品类筛选检索场景。* 自适应执行计划,预估过滤比例实现最优执行路径,支持检索调试信...
模型也需要同时理解关系型和图两种。更多的背景可以参照之前的[文章](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkwMzMwOTQwMg==&mid=2247492653&idx=1&sn=2a74b3c1908049ad320a9b2b1b8e202e&scene=21#wechat_redirect)。新版本保留了原有版本全量的产品能力,将存储层替换成了Apache Atlas。然而,当我们把存量数据导入到新系统时,许多接口的读写性能都有严重下降,服务器资源的使用也被拉伸到夸张的地步,比如:* 写入一张超过...
当时的提出者给数据湖赋予了一个非常抽象的含义,他认为它能解决数据集市面临的一些重要问题。其中最主要的两个问题是:首先,数据集市只保留了部分属性,只能解决预先定义好的问题;另外,数据集市中反映细节的原始数据... 而这时的数据总量其实也只是在 TB 级别。我们分析了每个文件组的大小,发现其实文件组的大小也是一个比较合理的值,基本上是在0.5g到1g之间。进一步分析,我们发现随着数据量的增长,新的导入在通过索引定位数据的这一...
集群会被及时地、按需地创建出来用于运行任务。当任务运行完成以后,集群将会被释放掉。在用户拿到计算结果之后,意味着整个的任务提交过程随之结束。在这个过程中,由于 Stateless 已经把具有状态属性的,像日志... 不用反复操作一个集群去导入用户的体系,这是收益最大的一件事。同理,Stateless 鉴权服务使用 Ranger ,因为 Ranger是 RBAC 的概念,而在 RBAC 的概念上面,Stateless还抽象了 RBAC 的这一层概念,让用户可以去做更丰...