# 背景 目前互联网已经进入了AI驱动业务发展的阶段,传统的机器学习开发流程基本是以下步骤: 数据收集->特征工程->训练模型->评估模型效果->保存模型,并在线上使用训练的有效模型进行预测。 这种方式主要存在两个瓶颈:模型更新周期慢,不能有效反映线上的变化,最快小时级别,一般是天级�
火山引擎数据中台产品双月刊涵盖「大数据研发治理套件 DataLeap」「云原生数据仓库 ByteHouse」「湖仓一体分析服务 LAS」「云原生开源大数据平台 E-MapReduce」四款数据中台产品的功能迭代、重点功能介绍、平台最新活动、技术干货文章等多个有趣、有料的模块内容。 ## **产品迭代一览** ### **大数据研发
![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/5f474f7f031349ab9b547a49793f09de~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714321216&x-signature=yJAmXdEYofTb6mwRENxEGDgHGXc%3D) Kubernetes 观测 VKO(全称 Volcengine Kubernetes Observability)是火山引擎推出的一套面向 Kubernetes 的一体化、全栈式可观测套件,全面支持容器
# CVer从0入门NLP——GPT是如何一步步诞生的|社区征文 ## 写在前面 > Hello,大家好,我是小苏👦🏽👦🏽👦🏽 > 之前的博客中,我都为大家介绍的是计算机视觉的知识,随着ChatGPT的走红,越来越多的目光聚焦到NLP领域,那么今天准备和大家唠唠NLP的内容。其实呢,对于NLP,我也是初学者,之前只是��
> 本文整理自火山引擎云原生计算研发工程师刘纬在 DataFunCon 2022 上的演讲。随着业务的发展,字节跳动特征存储已到达 EB 级别,日均增量 PB 级别,每天训练资源量级为百万 Core。随之而来的是内部业务方对原始数据存储、特征回填需求、降低成本、提升速度等需求的期待。本次分享将围绕问题背景、��
![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/09e98001dded4afd8c639c54665b63c8~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714321238&x-signature=GbRk7qC6Khcabw%2Bc6X3ZFDimZoo%3D) 本文整理自火山引擎云原生计算研发工程师刘纬在 DataFunCon 2022 上的演讲。随着业务发展,字节跳动特征存储已到达 EB 级别��
火山引擎数据中台产品双月刊涵盖「大数据研发治理套件 DataLeap」「云原生数据仓库 ByteHouse」「湖仓一体分析服务 LAS」「云原生开源大数据平台 E-MapReduce」四款数据中台产品的功能迭代、重点功能介绍、平台最新活动、技术干货文章等多个有趣、有料的模块内容。 双月更新,您可通过关注「字节跳动
9 月 26-28 日,由 Linux 基金会、CNCF 主办的 KubeCon + CloudNativeCon + Open Source Summit China 2023 在上海举办。作为社区积极贡献者和最终用户,字节跳动和火山引擎团队在此次大会上[进行了 7 个分享](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyMTQyNzI4OQ==&mid=2247485568&idx=1&sn=143ac2721f1800fd0e90f735d1f93834&chksm=c18284b6f6f
![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a448636f190447e4bcb5f853acfaad89~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714321230&x-signature=EO4P3z0vmmFt98nw7lo%2F75cMJGA%3D) > > > 本文为字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践,主要包括以下几部分内容:数据湖技术的特性、近实时技术的架构、�
> 本篇内容主要聚焦实时数据湖在字节跳动的实践,将围绕下面四点展开:第一,对实时数据湖的解读;第二,在落地实时数据湖的过程中遇到的一些挑战和应对方式;第三,结合场景介绍实时数据湖在字节内部的一些实践案例;第四,数据湖发展的一些规划。**关注字节跳动数据平台微信公众号,回复
本文介绍了视频数据流编排中可供选择的输入、处理和输出节点。编排视频数据流的过程中,您可以参考本文了解不同节点的用途及其所包含控制参数的含义。 使用前须知视频数据流支持 DeepStream 框架和 DLStreamer(Beta) 框架。不同框架下可供使用的节点不同。您可以通过节点列表了解节点所适用的框��
![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/1d2f058e74a74b4fa295bc67d205a97b~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714321273&x-signature=JcQGY%2BsXkxF5Ir4Ut%2FnT6MI2HKg%3D) 分享嘉宾:马汶园 抖音电商实时数仓团队 编辑整理:范舒阳 字节跳动 出品平台:DataFunTalk **导读:** 本讲嘉宾是来自抖音��
![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/b54b581732b54ad189e4a659eb70fb2f~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714321233&x-signature=esNlTF0Sm5Lwn8TypGvSyxqH4L0%3D) 扫码进入官方交流群 群内定期进行干货分享 技术交流、福利放送 字节跳动数据平台