通过拿到远程函数的ID，可以在集群的任何地方，通过get(ID)获取该函数返回值
随着机器学习的算法和技术的进步，越来越多的机器学习应用程序需要多台机器，并且必须利用并行性。但是，在集群上进行机器学习的基础设施仍然是特设的。尽管针对特定用例（如 参数服务器或超参数搜索）和AI（人工智能）之外的高质量分布式系统（如Hadoop或Spark）提供了良好的解决方案，但在边界开发算法的从业者往往从头构建自己的系统基础架构。这相当于多余的努力。
rllab paper：https://www.groundai.com/project/ray-rllib-a-framework-for-distributed-reinforcement-learning1917/ 很好地扩展到8192个核心。凭借8192个核心，我们在3.7分钟的中位时间内获得6000奖励，这是最佳公布结果的两倍 大规模测试：我们评估RLlib在进化策略（ES），近端政策优化（PPO），和A3C的性能，对建立专门的系统比较 特别为那些算法 [ OPE（2017年），黑塞等人（2017
随着机器学习算法和技术的进步，越来越多的机器学习应用程序需要多台机器，而且必须利用并行性。但是，在集群上进行机器学习的基础设施仍然是专门设置的。尽管针对特定用例（如参数服务器或超参数搜索）和AI之外的高质量分布式系统（如Hadoop或Spark）提供了良好的解决方案，但在边界开发算法的从业者往往从头构建自己的系统基础架构。这些努力相当于是多余的。
在此博客文章中，探索了用于实现强化学习（RL）算法的功能范例。范例是开发人员将其算法的数值写为独立的纯函数，然后使用库将其编译为可以大规模训练的策略。分享了如何在RLlib的策略构建器API中实现这些想法，消除了数千行“胶水”代码，并为Keras和TensorFlow 2.0提供支持。
Ray不仅仅是一个用于多处理的库，Ray的真正力量来自于RLlib和Tune库，它们利用了强化学习的这种能力。它使你能够将训练扩展到大型分布式服务器，或者利用并行化特性来更有效地使用你自己的笔记本电脑进行训练。
WAVE SUMMIT 2019深度学习开发者峰会，基于PaddlePaddle打造的深度强化学习框架PARL发布了聚焦于并行的1.1版本。本篇文章为大家带来PARL在并行算法优化方面的最新进展。
大部分深度强化学习 DRL 算法（主要是策略梯度 policy gradient、Actor-Critic Methods）可以抽象成上面这种 **DDPG-style RL training pipeline。**它的可拓展性非常好，且方便拓展，与稳定训练。
强化学习算法的并行化可以有效提高算法的效率。并行化可以使单机多cpu的资源得到充分利用，并行化也可以将算法中各个部分独立运行，从而提高运行效率，如将环境交互部分和训练网络部分分开。我们这里介绍如何使用分布式框架Ray以最简单的方式实现算法的并行化。
选自BAIR Blog 机器之心编译 参与：李泽南、刘晓坤 不久之前，机器之心推荐了一篇论文，介绍 UC Berkeley 研究员发布的分布式系统 Ray（参见：学界 | Michael Jodan 等人提出新型分布式框架 Ray：实时动态学习的开端》。开发者称，Ray 专门为人工智能应用设计，通过这款框架，运行于笔记本电脑上的原型算法仅需加入数行代码就可以转化为高效的分布式计算应用。近日，该框架已被开源。在本文中，伯克利官方 AI 博客对开源框架 Ray 做了详细介绍。 GitHub 链接：https:/
机器之心专栏 作者：上海交大和UCL多智能体强化学习研究团队 基于种群的多智能体深度强化学习（PB-MARL）方法在星际争霸、王者荣耀等游戏AI上已经得到成功验证，MALib 则是首个专门面向 PB-MARL 的开源大规模并行训练框架。MALib 支持丰富的种群训练方式（例如，self-play, PSRO, league training)，并且实现和优化了常见多智能体深度强化学习算法，为研究人员降低并行化工作量的同时，大幅提升了训练效率。此外，MALib 基于 Ray 的底层分布式框架，实现了全新的中心
面对计算密集型的任务，除了多进程，就是分布式计算，如何用 Python 实现分布式计算呢？今天分享一个很简单的方法，那就是借助于 Ray。
文章旨在通过对 MongoDB 监控指标的梳理和架构的分解，帮助广大的腾讯云 MongoDB 用户更好的通过监控告警及时发现业务异常，实时监控数据趋势。内容将会包括三个部分：
注：不少学过点编程语言的人，都会抱怨 Python 语言的程序执行速度慢，因此对学习和使用此语言嗤之以鼻。暂且不论程序的执行速度是否是开发者追求的唯一目标（有意对此进行争论的，请参阅人民邮电出版社出版的《编程的原则》一书），单就提升 Python 计算速度而言，并行计算是一个重要的选项。本文即为这方面的入门资料。
【导读】专知内容组整理出最近arXiv放出的五篇论文，包括《Tomas Mikolov新作词向量表示，CNN Is All You Need，强化学习库, 自回归生成模型, 揭开神经网络中损失函数的神秘面纱》，每篇都有干货，值得大家收藏阅读。 ▌1. Tomas Mikolov新作:高质量的词向量表示 ---- 题目： Advances in Pre-Training Distributed Word Representations 作者：Tomas Mikolov, Edouard Grave, Piot
鲍永成 京东商城基础架构部技术总监 京东技术11.11基础架构峰会讲师 2013年加入京东，负责京东容器集群平台研发，带领团队完成京东容器大规模落地战略项目，有效承载京东全部业务系统以及数据库和中间
【导读】专知内容组整理出最近arXiv放出的五篇论文，包括《Tomas Mikolov新作词向量表示，CNN Is All You Need，强化学习库, 自回归生成模型, 揭开神经网络中损失函数的神秘面纱》，每篇都有干货，值得大家收藏阅读。 ▌1.Tomas Mikolov新作:高质量的词向量表示 题目：Advances in Pre-Training Distributed Word Representations 作者：Tomas Mikolov, Edouard Grave, Piotr Bojan
以下顺序不涉及推荐优先级，我个人比较喜欢用OctaneBench、heavyload、vray bench，就先简单介绍下这3种
上一章节，我们讲了Elasticsearch集群的监控，除了腾讯云自己平台提供了丰富的监控参数外，Kibana Monitor也提供了丰富的监控特性。作为信息管理人员我们有必要去结合两者的监控去管理我们的集群服务。那么，我们知道，监控其实是一种被动式的管理，而且需要维护者时时去管理调试。那么能不能在监控到系统有问题的时候提前告警通知呢？？答案是肯定的。腾讯云 ES 提供一些关键指标的配置告警功能，配置告警可帮助您及时发现集群问题并进行处理。可以毫不夸张的说集群告警在信息管理中是非常重要的一部分，那么，本文为您介绍通过控制台配置告警的操作。
机器之心专栏 机器之心编辑部 在训练强化学习智能体的时候，你是否为训练速度过慢而发愁？又是否对昂贵的大规模分布式系统加速望而却步？来自 Sea AI Lab 团队的最新研究结果表明，其实鱼和熊掌可以兼得：对于强化学习标准环境 Atari 与 Mujoco，如果希望在短时间内完成训练，需要采用数百个 CPU 核心的大规模分布式解决方案；而使用 EnvPool，只需要一台游戏本就能完成相同体量的训练任务，并且用时不到 5 分钟，极大地降低了训练成本。 目前，EnvPool 项目已在 GitHub 开源，收获超
HPA 控制器与聚合 API 获取到 Pod 性能指标数据之后，基于下面的算法计算出目标 Pod 副本数量，与当前运行的 Pod 副本数量进行对比，决定是否需要进行扩缩容操作：
分发深度学习模型训练已经成为何时进行训练的问题，而不是如果这样做。最先进的ML模型（例如BERT）具有数亿个参数，而在一台机器上训练这些大型网络将花费数天甚至数周的时间。
在 K8s 集群治理过程中，常常会因 CPU 、内存等高使用率状况而形成热点，既影响了当前节点上 Pod 的稳定运行，也会导致节点发生故障的几率的激增。
VMware的分布式资源调度(Distributed Resource Scheduler，DRS),可以动态地分配和平衡计算容量，将硬件资源聚集到逻辑资源池中。可以持续不断地监控资源池的利用率，智能分配资源，允许用户自己定义规则和方案来决定虚拟机共享资源的方式及它们之间优先权的判断根据。
Pod水平自动扩缩（Horizontal Pod Autoscaler, 简称HPA）可以基于 CPU/MEM 利用率自动扩缩Deployment、StatefulSet 中的 Pod 数量，同时也可以基于其他应程序提供的自定义度量指标来执行自动扩缩。默认HPA可以满足一些简单场景，对于生产环境并不一定适合，本文主要分析HPA的不足与优化方式。
作者 | Lasse Vilhelmsen 译者 | 刘雅梦 策划 | 李冬梅 文描述了一个自动化的 CPU 垂直扩展系统的实现，在该系统中，优步（Uber）上运行的每个存储工作负载都被分配到了理想数目的内核。如今，该框架已被用于调整超过 50 万个 Docker 容器，自其建立以来，已净减少了超过 12 万个内核的分配，从而每年节省了数百万美元的基础设施支出。 在优步（Uber），我们在容器化环境中运行所有的存储工作负载，如 Docstore、 Schemaless、M3、MySQL、Cass
2013 年有研究者提出使用深度强化学习玩游戏，之后不久深度强化学习又被应用于模拟机器人控制，自此以后大量新算法层出不穷。其中大部分属于无模型算法，共分为三类：深度 Q 学习（DQN）、策略梯度和 Q 值策略梯度（QPG）。由于它们依赖不同的学习机制、解决不同（但有重合）的控制问题、处理不同属性的动作集（离散或连续），因此这三类算法沿着不同的研究路线发展。目前，很少有代码库同时包含这三类算法，很多原始实现仍未公开。因此，从业者通常需要从不同的起点开始开发，潜在地为每一个感兴趣的算法或基线学习新的代码库。强化学习研究者必须花时间重新实现算法，这是一项珍贵的个人实践，但它也导致社区中的大量重复劳动，甚至成为了入门障碍。
实例在新建时，调度器可以根据当时集群状态选择最优节点进行调度，但集群内资源使用状况是动态变化的，集群在一段时间内就会出现不均衡的状态，需要 Descheduler 将节点上已经运行的 pods 迁移到其他节点，使集群内资源分布达到一个比较均衡的状态。有以下几个原因我们希望将节点上运行的实例迁移到其他节点：
对于深度强化学习，算力的需求更是强烈，看上图，排在前面的AlphaGoZero，AlphaZero都是深度强化学习的代表，这还是18年的图，还没加上Alphastar和OpenAI Five。想想OpenAI和微软打造的世界排名第五的超算最主要就是用在深度强化学习上，所以这个时代没有大规模的算力基本上不用搞深度强化学习了。
开始之前，请确定从JMeter的Apache社区jmeter.apache.org 获得了最新的版本.
Google的Borg集群系统需要管理数十万个jobs，要能够提高资源使用率、隔离性，通过调度策略降低关联故障发生率，通过声明式job描述语言简化复杂性。
我们都知道，应用的流量可以说是波动不定。一款应用可能会在某个时间点突然遭遇巨大的访问量，而在其他时候则可能门可罗雀。为了应对这种情况，自动化缩放服务成为了维持服务稳定性和成本效率的关键。今天我们将介绍 Kubernetes 的一个强大功能 —— 水平Pod自动伸缩（Horizontal Pod Autoscaler，简称HPA），它可以帮助我们智能地调整应用的规模。
腾讯云PostgreSQL-XZ（PGXZ）经过公司内部多年业务的打磨，在2017年改名为TBase后，正式对外推出，目前已在政务、医疗、公安、消防、电信、金融等行业等行业的解决方案中大量应用。TBase以其功能强大，运行稳定，高性能高可靠性，以及强大的互联网基因得到客户的普遍认可。
现代互联网数据中心的规模随着应用服务需求的快速增长而不断扩大，但服务器资源利用率却一直很低，导致企业基础设施成本不断上涨。随着云原生技术的发展，混合部署成为了降低成本的一大手段。本文结合华为云云原生团队在混合部署方面的研究和实战，介绍了混合部署的背景、概念、混部技术的设计方案和实际落地情况，以及对未来的计划和展望。
截止2022年11月8日，统计了下github中获星较多的pytorch生态库，有
ClickHouse 是一款优秀的 OLAP 分析引擎，尤其是在单表分析 、Colocate Join 方面性能表现尤为突出。ClickHouse 之所以在众多的 OLAP 分析引擎中成为佼佼者，主要是因为它具备以下特点：列式存储、LSM-Tree 存储引擎、向量化执行引擎、异步 Merge 和 Mutation 机制、并发 MPP+ SMP 等。
新年快乐！ 注意下面很多链接需要科学上网，无奈国情如此 1. Berkeley AI Research blog上发了篇文章讲physical adversarial attack，这个应该就是Dawn Song那个组做的，去年夏天宋教授在上海也讲过类似的工作（我记得当时还有对RL的攻击）。 链接：http://bair.berkeley.edu/blog/2017/12/30/yolo-attack/ adversarial其实蛮重要的，尤其现在各种人脸识别认证的东西。Ian Goodfellow大
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现在分时操作系统是通过循轮方式分配时间片进行进程调度的，如果进程在等待或阻塞，不会造成 CPU 资源使用。线程称为轻进程，共享进程资源，关于线程的调度，CPU 对于线程也是分时调度。而在 Java 中，线程的调用由 JVM 负责，线程的调度一般有两种模式，分时调度和抢占式调度。
用于实现基于CPU使用率进行自动Pod扩缩容的功能。HPA控制器基于Master的kube-controller-manager服务启动参数--horizontal-pod-autoscaler-sync-period定义的探测周期（默认值为 15s），周期性地监测目标Pod的资源性能指标，并与HPA资源对象中的扩缩容条件进行对比，在满足条件时对Pod副本数量进行调整.
另外Elasticsearch入门，我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你，这两个指南都是非常想尽的入门手册。
在K8s集群治理过程中，常常会因CPU、内存等高使用率状况而形成热点，既影响了当前节点上Pod的稳定运行，也会导致节点发生故障的几率的激增，为了应对集群节热点、负载不均衡等问题，需要动态平衡各个节点之间的资源使用率，因此需要基于节点的相关监控指标，构建集群资源视图
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
1.文档编写目的 首先说明什么场景下适合使用CGroup，为什么会在集群YARN 中对CPU 进行Vcore数超配的情况下同样一个作业，同样的资源参数，有时候处理很快，有时候处理很慢，出现作业的运行效率无法预估情况？ 当我们期望通过合理分配CPU的使用率，使应用预期性能的运行，排除其他因素的影响下，如应用中每分配一个Vcore，预估它能处理多少数据，就需要启用CGroup对CPU进行严格的使用率限制来实现。 在混合工作负载的示例是运行 MapReduce 和 Storm-on-YARN 的集群。MapRed
简介 云数据库 Redis（TencentDB for Redis）是由腾讯云提供的兼容 Redis 协议的缓存数据库，具备高可用、高可靠、高弹性等特征。云数据库 Redis 服务兼容 Redis 2.8、Redis 4.0、Redis 5.0 版本协议，提供标准和集群两大架构版本。最大支持 4TB 的存储容量，千万级的并发请求，可满足业务在缓存、存储、计算等不同场景中的需求。 云数据库 Redis 的优势： 主从热备：提供主从热备，宕机自动监测，自动容灾。 数据备份：标准和集群架构数据持久化存储，可提供
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