这大夏天的不能光我自己凉快,也得给我们的程序“降降温“,而降温的关键是要找到“升温点”,而golang就提供了非常好用的工具来帮助我们来定位程序中的很多问题,它就是**pprof** **。**# pprof简介pprof提供运行... 就是输出当前进程的命令行参数,如下。![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/5cb3585b13be499696b77288d6b8ff95~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)2. `/debug/pprof/symbol`根据传入的函数地...
可以看到不同应用场景下的参数和数据集、模型训练过程中的网络通信带宽、训练资源数和时长都不尽相同。所以面对丰富的机器学习应用,我们的需求是多样的。针对这些需求,底层的计算、存储、网络等基础设施要提供强大... BytePS 设计了一套精确的梯度分配方案,将要通信的梯度恰到好处地分配给所有 GPU 和 CPU 机器执行规约操作。从通信流量上看,相当于同时结合了 PS 和 All-Reduce 两种通信模式。BytePS 机内通信的核心优化思路,在于...
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)。![picture.image](https://p6-... 以及分配到的加速IP地址和加速的端口号3128,接下来只需要将网际快车关联VPC中的ECS云服务器上配置该加速IP和端口。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/748ccad10...
**引擎半自动调优:** 利用智能团队推荐任务配置参数,人工确认下发- 第四阶段(也是当前的终极目标) - **全局自动容灾:** 实现跨机房自动调度和容灾 - **资源自动优化**:没有负载的时候资源... DRF 算法保证公平地将资源分配给资源池内的各个作业)- 更好的隔离控制:限制每个 Pod 的 CPU 时间片和内存使用量- 更灵活的资源使用方式:空闲资源利用和队列抢占**全局资源湖**- ResLake 具有资源的全局...
任务启动后会在几秒钟内分配资源并初始化导入任务,并在导入过程中展示预估的时间和导入进度。在导入任务的执行详情中,可以查看导入状态、导入详细日志、配置信息等。![picture.image](https://p6-volc-communit... 需要配置参数 SET max_memory_usage = 20000000000; 此外需要在 ByteHouse 控制台中配置查询超时为 3600s,避免执行超时导致的失败。````SET max_memory_usage = 20000000000;create table ssb_100.lineorder_...
那么就不能在窗口内及时完成拼接,可能导致用户体验下降。**因此对于推荐来说,数据流的时效性是一个强需求**。 而推荐模型的迭代、产品埋点的变动都可能导致UserAction的ETL规则的变动。如果ETL规... 其余参数都可以按比例自动同步。拆分任务的应用使得数据流Flink ETL Job除了规则粒度的灰度发布能力,还具备了Job粒度的灰度发布能力,从此升级、扩容不断流,上线风险更可控。同时,由于拆分任务各子任务是独立的...
历史模型设计不能灵活适配新业务需求,通常采用打补丁的形式解决,耦合比较严重,导致模型产出时效性差,消费成本高。 **第三,资源成本失控。**从该电商平台基本数据的分析可以看出,业务数据膨胀速度非常快... 任务运行时长波动性评估(波动不能过大)、任务预设buffer评估、任务事故buffer评估。 如果这些要求都满足,就会分配尾任务,架设试运行基线,试运行一周,如果一周时间仍然满足基础的要求,就正式值班基线、全...
最终提供一套适合的 Shuffle 参数,使这些作业在重新运行时可以对优化后的 Shuffle 参数进行运行,从而获得更好的性能和效果。BatchBrain 在实时分析部分也可以利用之前添加的 Shuffle 指标进行自动扫描。用户还可... 流量分配也会根据 Application 的优先级进行调整。如果有任何 Application 的 Shuffle 或者当前堆积的 Chunk Fetch Rate 已经超过了其分配的流量,它们将受到限流,新发送的请求也会被拒绝,直到堆积的请求已经部分解...
会由于集群的调度,IP 是可变的,每当你部署、升级等操作的时候,IP 都会改变,那么这个时候,我们显然不能够再继续采用原有写死 IP 的方式来进行 7 层代理的维护了。由于服务 IP 的不确定性,我们必须要改变姿势,不能由... ``` 几个参数来控制滚动策略,可以实现每次滚动升级过程中新旧一起加起来的总的 Pod 数会小于等于```(1+MaxSurge)* desiredPods```,而 available 可以的 Pod 节点数可以保证大于等于 ```MaxUnavailable * desiredPo...
未分配 StorageClass 的所有 PVC 都将被自动使用默认的 StorageClass。详情请参见:可追溯的默认 StorageClass 赋值。 针对 Job 失效处理,新增两项特性:Pod 更换策略:新增 JobPodReplacementPolicy 特性门控,开启后... 支持通过 kubelet 命令行参数--seccomp-default启用 RuntimeDefault 作为所有工作负载的默认 seccomp 配置文件。详情请参见:kubelet 启动参数。 Pod 拓扑分布约束控制有多项功能进入 Beta 阶段,包括支持设定 Pod 最...
为每一个使用了 Notebook 任务的 DataLeap 项目分配一个 JupyterLab 实例,对应一个 PaaS 服务。由于直接新建一个服务的流程较长,速度较慢,因此我们还额外做了池化,预先启动一批服务,当有新项目的用户登入时直接分配... 以及针对于 Spark Kernel 的自定义 Spark 参数。稳定性方面,在当时的版本,EG 存在异步不够彻底的问题,在 YARN 场景下,单个 EG 进程甚至只能跑起来十几个 Kernel。我们发现了这一问题,并完成了各处所需的 async 逻...
参数设置支持批式/流式关联任务 - 数据治理平台首发上云:包含治理全景、诊断规划、SLA 保障、资源优化、报警归因、复盘管理等重点模板 - 数据开发:EMR Spark 支持 Python 输出、Shell\Python 任务支持... 导致扩容并不能起到有效的效果。- **自研分布式架构消费引擎 HaKafka** - ByteHouse 团队基于分布式架构自研了一种分布式实时数据引擎——HaKafka。具备以下特点: - 高可用:ByteHouse 通过 zoo...
对其参数的调整需深刻理解各组件的运作机制及其相互依赖。以 Spark 为例,其拥有上百个适用于不同场景的参数,而这些参数可能互相影响,增加了调优的难度。过去,我们通常依赖单一任务模板进行少量参数调整,虽然此法能... 首先按需分配资源,然后根据内存利用率调整虚拟核。例如,当利用率低于 50%时,提升虚拟核。后期将支持 1/1000 核的微调以逼近理想的内存利用率阈值。内存调优涵盖多个阶段如 map、shuffle 和 reduce 等,每阶段的处理...