一个方法比另外一好,其中的原因多种多样,可能是基础架构不同,也可能是算法不同。在字节跳动的实践中发现,基础架构对性能或迭代效率有影响,但大部分情况下对算法效果不应该有影响。我们不希望在算法对比过程中引入基... 比如网络和容器会进行一定的虚拟化,存储的分层池化也会带来负载均衡的问题。繁多的分布式训练框架:火山引擎机器学习平台的用户很多,不同的任务有不同的分布式训练框架,包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod...
因此我们 DanceNN 的启动优化都是围绕着这样的设计来做的。#### **多线程扫描和填充 BlockMap**在系统启动过程中,第一步就是读取目录树中保存的信息并且填入 BlockMap 中,类似 Java 版 NN 读取 FSImage 的操作。在具体实现过程中,首先起多个线程并行扫描静态目录树结构。将扫描的结果放入一个加锁的 Buffer 中。当 Buffer 中的元素个数达到设定的数量以后,重新生成一个新的 Buffer 接收请求,并在老 Buffer 上起一个线程将数据...
所以选择了 Iceberg 作为 Table Format。计算层则使用 Flink 进行出入湖,其中 Flink SQL 是最常用的出入湖方式,同时也用 Flink Datastream API 开发了一些高阶功能,出入湖的作业使用 Flink Application Mode 运行在... Iceberg 本身对 Schema 变更有很好的支持。在 Iceberg 的存储架构中:Catalog 是不存储 Schema 的,只存储最新的 Metadata 文件位置。 Metadata文件存储着所有 Schema id 到 Schema 信息的映射,以及最新的 Schema id...
架构分布式训练器基于 Google 的 Tensorflow 框架深度定制,主要采用 Worker-PS 架构进行训练。此架构分为 PS 端与 Worker 端两个部分——其中 PS(ParameterServer) 是参数服务器,主要功能是存储并更新参数;Worker 是模型训练器,按训练数据分片,主要功能是读数据,对变量求梯度。离线训练框架 1.0 对每个模型创建一套 Worker 实例,每个实例 Worker 和预部署在 Mesos 上的服务化 PS 完成通讯、读取样本、计算梯度、模型 Dump 的全...
优化改进:优化写文件流程的吞吐与请求效率。 下载地址:proton-1.8.2-bin.tar.gz Proton 1.8.1Proton 1.8.1 发布于 2024.03.23。 修复如下问题:优化endpoint与uri的解析逻辑。 下载地址:proton-1.8.1-bin.tar.gz Proton 1.8.0Proton 1.8.0 发布于 2024.02.23。 新特性:支持针对不同目录设置黑白名单,更加灵活的控制数据是否需要被缓存到本地。 Proton性能优化 DataServer复用读取TOS数据的连接 MetaServer RocksDB默认参数优化...
1月9日Flink Forward Asia 2021: Flink Forward 峰会上的演讲,着重分享了Flink在字节跳动数据流的实践。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/f6f261e60c4e43fd... 主要通过埋点的形式进行采集上报,按不同的来源分为客户端埋点、Web端埋点、服务端埋点。不同来源的埋点都通过数据流的日志采集服务接收到MQ,然后经过一系列的Flink实时ETL对埋点进行数据标准化、数据清洗、实...
> 本文是字节跳动数据平台开发套件团队在1月9日Flink Forward Asia 2021: Flink Forward 峰会上的演讲,着重分享了Flink在字节跳动数据流的实践。![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfc... 主要通过埋点的形式进行采集上报,按不同的来源分为客户端埋点、Web端埋点、服务端埋点。不同来源的埋点都通过数据流的日志采集服务接收到MQ,然后经过一系列的Flink实时ETL对埋点进行数据标准化、数据清洗、实时风...
优化用户体验 广告创建流程优化 2023年7月31日 V2.7.6 版本 广告投放新增橙子建站落地页AB实验组件 可视化编辑器VisualEditor3.0:chrome扩展模式等上线 广告投放新增销售线索/电商店铺 适配巨量mapi status字段改... 优化默认初始化示例代码 优化&bugfix分群接口字段修复 新增实验冻结、暂停、事件相关等openAPI 修复私有化安全编译后对静态方法wrapper报错的问题 修复报告页计算除数为0的问题 修复os_version在目标受众不展示的...
针对不同场景,选用的不同的存储:- Meta Store:存放全量元数据和血缘关系,当前使用的是HBase- Index Store:存放用于加速查询,支持全文索引等场景的索引,当前使用的是ElasticSearch- Model Store:存放推荐... 这也为后面的标准化奠定了基础。## 数据接入标准化为了最终达成降低接入和维护成本的目标,统一了类型系统之后,第二步就是接入流程的标准化。火山引擎 DataLeap 研发人员将某一种元数据类型的接入逻辑封装为一...
一个方法比另外一好,其中的原因多种多样,可能是基础架构不同,也可能是算法不同。在字节跳动的实践中发现,基础架构对性能或迭代效率有影响,但大部分情况下对算法效果不应该有影响。我们不希望在算法对比过程中引入基... 比如网络和容器会进行一定的虚拟化,存储的分层池化也会带来负载均衡的问题。繁多的分布式训练框架:火山引擎机器学习平台的用户很多,不同的任务有不同的分布式训练框架,包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovo...
架构分布式训练器基于 Google 的 Tensorflow 框架深度定制,主要采用 Worker-PS 架构进行训练。此架构分为 PS 端与 Worker 端两个部分——其中 PS(ParameterServer) 是参数服务器,主要功能是存储并更新参数;Worker 是模型训练器,按训练数据分片,主要功能是读数据,对变量求梯度。离线训练框架 1.0 对每个模型创建一套 Worker 实例,每个实例 Worker 和预部署在 Mesos 上的服务化 PS 完成通讯、读取样本、计算梯度、模型 Dump 的...
= _uiState.asStateFlow()_uiState.value = _uiState.value.copy(bannerList = Result.Success(it))```需要更新 State 时,借助 data class 的 `copy` 方法可以快捷地拷贝构造一个新实例。Immutable 还体... > = DatabaseManager.db.bannerDao::getAll.asFlow() .onCompletion { this@Repository::getRemoteBannerList.asFlow().onEach { launch { ...
在当时我对它的了解仅限于耳闻其名。要说我与Stable Diffusion的真正的“缘”,不得说一次偶然的机会,一场恰逢的比赛,让我陷入了对Stable Diffusion的深度研究,尝试多点优化AI生图模型在端侧设备上的 Pipeline性能... 推理和后处理阶段的并行执行,从而提高了整体图像生成 Pipeline 的并行性。具体使用 OpenVINO 异步推理功能创建独立的推理请求,将每个图像处理阶段异步化,使其在硬件上并行执行,最大程度发挥多核心处理器的优势,显著...