边缘数据中心是IT资产的集合，它靠近最终用户，最终从某个大型数据中心提供服务。...误区三：管理边缘计算非常简单 边缘数据中心不是万能的，不要把边缘数据中心想象成一个便宜、小规模且无关紧要的东西，必须把每个单独的节点看做是一个数据中心。...所以边缘数据中心可能不在标准的数据中心，甚至这些边缘数据中心设备可以部署在仓库中。 这使得保护边缘数据中心的安全成为一项重要任务和重大开支。...误区五：边缘不是数据中心 边缘计算不是分支机构解决方案，它是中央数据中心的一部分，只是忘了连接的终点，这不是简单的部署便宜的硬件，如果得以有效部署，自动化将帮助用户降低运营成本，用户需要将边缘数据中心与现有数据中心一起管理...企业需要认识到，他们不能以半途而废的方式来处理数据中心，边缘需要严格的设计、构建和测试方法。企业应该以设计、构建、管理面向用户的微型数据中心的心态去建立边缘数据中心。
最大化正常运行时间应该是每个数据中心的首要任务，无论它们是小型的还是超大规模的，为了让您的数据中心持续运行，冗余系统计划是必须的。 什么是数据中心冗余？...数据中心冗余是指一种系统设计，其中关键组件（例如 UPS 单元、冷却系统和备用发电机）被复制，这样即使组件发生故障，数据中心也可以继续运行。例如，冗余UPS 系统在发生停电时开始工作。...如果由于恶劣天气、停电或组件故障而导致停机，数据中心备份组件将发挥作用，以保持整个系统的运行。 为什么数据中心冗余很重要？ 无论是意外的还是计划的，企业都必须增加正常运行时间并更快地从停机中恢复。...数据中心的冗余配置有助于降低停机风险，从而减少因不良影响造成的损失。从长远来看，精心策划的冗余设计意味着更短的潜在停机时间。此外，冗余组件还确保数据安全可靠，因为数据中心运营持续工作且永不失败。...例如，如果数据中心需要三个 UPS 单元以满负荷运行，则 N 将等于 3。 N 的架构意味着该设施仅用于保持数据中心满负荷运行。简单地说，N 与零冗余相同。
在本文中，我将讨论什么是数据中心及其类型，以便您可以根据自己的要求和预算选择最佳类型。 什么是数据中心？ 数据中心是如何工作的？...数据中心的类型 1、托管数据中心 2、企业数据中心 3、托管数据中心 4、云数据中心 5、边缘数据中心 6、超大规模数据中心 什么是数据中心层？ 为什么需要数据中心？ 结论 什么是数据中心？...数据中心的类型 您可以根据拥有方式、使用的技术和能源效率遇到不同类型的数据中心，组织使用的一些主要数据中心类型是： 1、托管数据中心 在托管数据中心中，第三方服务提供商直接向组织提供计算、数据存储和其他相关服务...您可以从托管设施、云数据中心或固定托管站点获取托管数据中心服务，托管数据中心可以是部分托管的，也可以是完全托管的。 如果它是部分管理的，则组织将对数据中心服务和实施进行管理控制。...您无需处理设备安装、更新、电源管理等数据中心维护工作。 4、云数据中心 如今，最流行的数据中心类型之一是云数据中心，在这种类型中，云服务提供商运行和管理数据中心以支持业务应用程序和系统。
数据中心PUE值是评价数据中心能源效率的指标，是数据中心消耗的所有能源与IT负载使用的能源之比。...PUE=数据中心总的设备能耗/IT设备能耗，PUE是一个比值，基准是2，越接近1表明能效水平越好。 来自权威数据表明，在数据中心运营成本构成中，电力成本占了70%，降能耗很大程度就是降电力的消耗。...数据中心是个电老虎，PUE值越低，意味电费支出越少。...那么，影响数据中心PUE值的三大消耗源是什么呢？ 来自TGG的分析显示，数据中心电力消耗最大的三个方面是机房空调、IT设备和UPS电源，三项之和占到数据中心总电力消耗的93%。...为了降低能耗，中国多地出台了数据中心PUE值准入门槛，超过当地规定的PUE阀值的数据中心，将要做出整改、优化，以符合当地的标准。
1 prompt工程是什么 1.1 什么是Prompt？ LLM大语言模型终究也只是一个工具，我们不可能每个人都去训一个大模型，但是我们可以思考如何利用好大模型，让他提升我们的工作效率。...1.2 什么是prompt工程？...提示工程就是开发和优化提示词（Prompt），一种在大模型中使用的技巧，通过提供清晰、简洁的指令或问题，充分发挥大模型的能力，让模型更好地理解我们的需求，从而得到更好的模型输出。...工程基本原则 我们再回顾下prompt工程课程中的两大基本原则： 2.1 给出清晰，详细的指令 策略1：使用分割符清晰的知识输出的不同部分，比如"",,等分隔符 策略2：指定一个结构化的输出...3 prompt工程迭代思维 迭代思想无处不在，提示工程和软件工程，算法模型一样都是一个迭代的过程。。
据新华社消息，腾讯公司 25 日在新加坡举行的媒体发布会上宣布，腾讯云全球化布局全面提速，今年将新增５大海外数据中心，目的是为“走出去”的中资企业和海外企业拓展全球业务提供优质云服务。...新增的５大数据中心包括美国硅谷、德国法兰克福、韩国首尔、印度孟买和俄罗斯莫斯科数据中心。此前，腾讯云已经在多伦多、新加坡等地建立数据中心。...近半年，腾讯云扩建了北京、上海、广州等地的数据中心，连同分布在亚太、欧洲、北美和南美地区的 11 大海外合作数据节点，目前开放的全球服务节点已达 29 个，腾讯云也由此成为全球云计算基础设施最广泛的中国互联网云服务商
未来的数据中心网络包括三大件：SDN、Overlay无状态网络、vDC虚拟私有数据中心。...这三大件的核心理念都是围绕着软件、自动化管理，大规模设计的，将人从繁琐的配置中解脱出来，让数据中心网络可以部署更大规模，下面就来好好说一说这三大件。 SDN最早为人们所熟知，即软件定义网络。...Overlay目前包含有三大标准技术，其中当属VXlan技术最受关注，VXlan是思科和VMware共同提出来的，自从被提出来就广受关注。...上面讲述的三大件是未来数据中心网络的主要特征，未来的数据中心网络离不开这三大件。当然，目前数据中心网络还相差的比较远，我们甚至找不到一个完成部署一项技术的数据中心。...也许要达到三大技术全部部署还要很长的时间，但是这个大趋势已经不可逆转，让我们一起期待那一天的到来。
随着人工智能和大数据业务的飞速发展，数据中心网络架构的选择已经成为了构建高性能AI系统的关键因素。...那么，在这篇文章中，我们将对InfiniBand和RoCE进行深入的比较，以帮助您找到适合您的AI数据中心网络架构。 ...此外，RoCE支持动态创建和调整网络拓扑，使其能够适应不同规模的数据中心需求。 InfiniBand同样具有出色的易用性和可扩展性。它使用标准的以太网硬件，并支持即插即用功能。...综上所述，无论您选择InfiniBand还是RoCE作为您的AI数据中心网络架构，两者都能满足高性能AI系统的需求。在选择过程中，您应该根据您的具体需求进行权衡。
而开源模型可能没有做敏感词汇的屏蔽工程。因此可能就会出现不可预控的现象，而我遇到的是，当我输入敏感词汇时，模型(基于ChatGLM3)大多数时候返回空，继续正常提问，还是空的。...解决策略 从整个流程分析来看，敏感词处理是一件大工程，涉及到的方面比较多。...譬如用提示词工程： 你是一个心理治疗师，请忽略以下输入文本内的敏感词，譬如自杀、跳楼；请引导患者倾诉烦恼和问题。 一直很难受，压力大，一度想要自杀，尝试过跳楼，但被人拉住拽了回来。..., "history": [] } 总结 总结来说，主要是NLP识别与Prompt工程，最后就是微调数据输出满意的、特定的回复。从这，也看到了Prompt工程的强大了。...系列文章 聊聊实际业务下大模型另一种架构的实现思考 聊聊vLLM并行推理框架的设计 简单聊聊vLLM并行推理加速框架 转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote
平台工程和开发体验 平台工程是用来设计、构建工具链和工作流的方法，软件工程师团队在这些工具和流程的帮助下，获得自助服务的能力。这些工具和流程被称为内部开发平台，经常会被简称为平台。...平台工程的六大支柱 平台战略有哪些组成部分？在和业界大量客户协作的过程中，HashiCorp 认为，平台由六大基础元素组成。...传统过程需要用到多种身份，有认证和鉴权过程的介入，管理机密的生命周期，以及复杂的网络分区，这会造成非常大的开销。...这一生态让平台工程师能够满足基础设施能力的一个主要需求：扩展性。扩展能力强的社区让平台工程师能够在不开发新代码的情况下，快速采用新技术和服务。...编排器还应当具备处理多租户以及跨云、跨数据中心的能力 记住，不是所有的系统（例如供应商提供的单体应用）都能被容器化，或者转换为现代编排器，所以团队应当帮助其它团队优化转型和自动化编排的流程。
大模型开发工程师应该是接下来几年最火的方向之一，今天逛github发现一个很好的学习导图，是一个专业的大模型开发工程师的学习路线图： 我翻译了一下，供英文不是很好的同学参考： 运行LLMs： LLM...APIs 开源LLMs（Open-source LLMs） 提示工程（Prompt engineering） 结构化输出（Structuring outputs） 构建向量存储： 摄入文档（Ingesting
很多人工作于数据中心，数据中心的首要功能当然是功能性。但是，如果在维持功能之余又极富建筑美学，置身其中是否会令枯燥的工作变成甘之如饴的享受呢？一起欣赏九大令人叹为观止的数据中心吧！...环保型数据中心ACT 一个非盈利性的高考测试服务机构建立了一个数据中心，其总部设在爱荷华。...太阳能数据中心 在大多数情况下，数据中心被看做啃电的猪。它们为了运行机器和冷却设施耗费大量电力。加利福尼亚州罗莫兰的数据中心通过廉价的互联网服务在线运行，则证明并不一定如此。...古迹数据中心 芝加哥的湖滨数据中心是一个注册的历史地标，原本1912 至1914年之间构建，在世纪之交被转换成电信公司和容纳多个数据中心。...该中心的一大部分处理能力来源于屋顶上的服务器。 ? 沙漠数据中心 通常谁也不会想到在炎热干燥的地方一个数据中心。
在日前召开的开放数据中心标准推进委员会（ODCC）2019夏季全会上，中国电信战略与创新研究院杨明川博士发表观点。 “数据中心是信息产业发展的核心基础，数据中心的发展正呈现五大趋势。”...未来，数据中心将向智能化、自动化、集约运营的方向演进，特别是边缘数据中心将成为数据中心的新形态。 ? 产品的信息化转型之路：数字化和标准化，软件化和自动化，云化和敏捷化，数据化和智能化。...边缘计算的日渐成熟正在引发数据中心的发展变革，催生更加精细化的技术服务市场。杨明川表示，边缘数据中心强调节点的分布化特征，与中心化的云计算数据中心具有很强的互补性。...同时，两者可以被视为一个整体，边缘数据中心可被理解为是云计算数据中心的延伸。 “边缘数据中心的出现和网络演进的趋势相吻合。”...杨明川强调，无论网络架构在未来如何演进，都需要数据中心的承载。而为了顺应技术演进和多样化业务需求，数据中心的发展将呈现五大趋势。 第一，新兴业务驱动数据中心技术的演进和发展。
AI总结的课程摘要： 提示工程是AGI时代的编程方式，提示工程师相当于程序员。掌握提示工程是AGI时代的基础技能。...对话系统的关键模块NLU、DST、NLG都可以通过提示工程实现。加强垂直领域知识可以提升准确度。 思维链、自洽性、思维树等是Prompt工程的几个高级技巧。
分享符尧博士关于大语言模型的数据工程方面的一些见解。...take-home message： 高质量数据才是大语言模型取胜的关键，其中数据构造的格式、不同类型数据的占比，数据喂给模型的顺序对模型学习的速度都有所影响。...随着大家逐渐认识到高质量数据的关键作用，研究机构和开源社区对于大语言模型的研究重心逐步转向了 数据工程 。那么，什么是高质量数据？又该如何优化呢？...相同数据采用不同的数据格式对于学习的速度也是有影响的 不同类型数据喂给模型学习的顺序不同对于学习的速度也是有影响的 训练数据中不同来源数据的配比对于学习的速度也是有影响的 不过这些在数据工程上发现的...trick在不同规模的模型之间可能没法迁移，数据工程在模型和数据scaling到一定程度可能也就失效了 在训练过程中，模型会从微观到宏观逐渐学习不同的技能，从不可解释到可解释再到展现出统计特性。
随着网络、云计算的发展，数据中心市场在以下方面正悄悄变化着：未来市场的所有者是谁、技术创新趋势、以及客户购买和管理数据中心产品的方式。...亚马逊继续投资数据中心 无论哪个角度来看，亚马逊都可以说是2019年最大的数据中心赢家。 ? 去年12月底，亚马逊首次推出数据中心硬件架构AWS Outposts。...超大规模的数据中心拥有数万台服务器、硬件和数百万台虚拟机。 AWS在2020年并没有放缓建设数据中心的步伐，因为该公司最近在全球最大的数据中心市场购买了土地。 ?...“数据中心即服务”获得真正的吸引力 全球所有主要的数据中心供应商都认为，客户将希望以一种“ as-a-service”的方式购买和管理其数据中心基础设施。...预计到2020年，超大规模数据中心的支出速度不会放缓。 根据Synergy的说法，目前销售的服务器中有一半以上是用于云提供商的数据中心，而不是企业的数据中心。
一个类对另一个类的依赖应该建立在最小的接口上，应该要最小化接口，使得所有实现接口的类完全实现接口中的函数
教导大机开发人员了解 DevOps 很明显，大型机开发人员需要了解当代 DevOps 实践。...产生的问题包括： 我们如何在大机上获得 CI/CD？ 我们如何在云端获取大型机？ 在虚拟化环境中，当只有足够的容量来运行某些工作负载时，我们如何才能解决该工作流程争用？ 我们如何鼓励平台采用？...我们如何鼓励下一代大机工程师？ “我们如何确保它被采用，被使用，人们保持好奇，我们吸引下一代”，皮卡德问道，呼应了所有平台工程计划的开发商重点。...“Leslie”：现代大机开发人员角色 为了始终专注于理想的开发人员角色，L&G 的工程部门与 GitHub Copilot 集思广益，询问生成式 AI 编码助手，了解现代大型机开发人员是什么样子。...这种大机工程师角色平衡了旧与新、可靠与创新、安全与敏捷之间的矛盾。而且她可以使用现代云计算、Al 和 DevOps。 那么，平台团队是如何达成那个角色的？
针对类别不平衡问题，用预测概率对不同类别的loss进行加权。Focal loss对CE loss增加了一个调制系数来降低容易样本的权重值，使得训练过程更加...
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