这些协议缓存是tensorflow-serving-api库的一部分（通过pip安装）。...TensorFlow是如何在多台设备上执行这些运算的呢？ 在多台设备上并行执行 第12章介绍过，使用TF Functions的好处之一是并行运算。...图19-14 TensorFlow计算图的并行执行 CPU评估队列的运算被发送给称为inter-op的线程池。如果CPU有多个核，这些运算能高效并行计算。...下面是可以做的事： 在独自的GPU上，并行训练几个模型：给每个模型写一个训练脚本，并行训练，设置CUDA_DEVICE_ORDER和CUDA_VISIBLE_DEVICES，让每个脚本只看到一个GPU。...但如果训练太慢，可以将其分布到同一台机器上的多个GPU上。如果还是太慢，可以换成更强大的GPU，或添加更多的GPU。
如果包含计算引擎实例的区域出现故障，则一旦该区域可用，就需要重新启动计算。 区域资源：这些资源部署在一个区域内，并且在各个区域之间具有冗余性。 这些资源提供的服务不会因为区域故障而中断。...处理单元分布在各种机器上，以进行并行处理和计算。 框架负责跟踪跨节点的计算，并整合从可行见解中得出的结果。 由于云计算范例（其中计算可作为服务使用），处理能力也大大提高。...以下是 XGboost 使其独特的一些重要功能： 并行化：在 XGBoost 中并行构建顺序树。 用于构建基础学习器的循环可以互换。 因此，列出树的叶节点的外循环可以与计算特征的内循环互换。...在 XGBoost 中，为了缩短运行时间，通过初始化全局扫描并使用所有实例的并行线程进行排序来交换循环的顺序。 此开关通过抵消任何并行开销来提高算法效率。...这可能会产生 429 个“太多请求”错误，这些错误由库本身处理。 终止 Compute Engine 实例。 如果要查看启动脚本的完整代码，请查看以下链接。
Flowable流程引擎可用于部署BPMN 2.0流程定义（用于定义流程的行业XML标准）， 创建这些流程定义的流程实例，进行查询，访问运行中或历史的流程实例与相关数据，等等。...抛出补偿时，当前范围中所有的活动，包括并行分支上的活动都会被补偿。 补偿分层触发：如果将要被补偿的活动是一个子流程，则该子流程中所有的活动都会触发补偿。如果该子流程有嵌套的活动，则会递归地抛出补偿。...与其他网关类型有一个重要区别：并行网关不计算条件。如果连接到并行网关的顺序流上定义了条件，会直接忽略该条件。 意思是并行网关不需要设置条件？设置了也会忽略条件直接走入分支。...包容网关的功能取决于其入口与出口顺序流： 分支：流程会计算所有出口顺序流的条件。对于每一条计算为true的顺序流，流程都会创建一个并行执行。 合并：所有到达包容网关的并行执行，都会在网关处等待。...当流程执行到达基于事件的网关时，与等待状态类似，网关会暂停执行，并且为每一条出口顺序流创建一个事件订阅。 请注意：基于事件的网关的出口顺序流与一般的顺序流不同。这些顺序流从不实际执行。
是否可以分站点进行 我们的应用之前只在单一的数据中心运行过，在这样的环境中，在节点之间传输的往返延时经常是亚毫秒级的，如果我们期望将应用分开在原有的物理数据中心和GCP上同时运行的话，我们将要考虑如果节点间的传输延时达到...这些延迟是由于光速和原数据中心与GCP之间的物理距离的双重因素导致的。 显然，在我们的迁移过程中并不希望遇到这些问题， 为了尽量减少可能给客户带来的负面影响，我们决定先做测试。...为了避免影响客户体验，我们找到了资源迁移器的两个并发实例（每个RAID阵列一个实例）的平衡，每个并行实例运行在40个线程。...） 注意数据中心和主机感知，以避免资源过载和影响生产流量 提供一致的24/7吞吐量和并发运行job 在最快速度下，我们能够并行运行100到120个资源迁移器实例，所有这些实例都由迁移协调器控制。...这些开关也可以在分片子集上启用，从而以安全和受控的方式转出更新的代码。 如果您有任何问题，欢迎您访问印象笔记论坛，技术团队的成员将会给您专业的解答。
从可用选项中选择用于创建实例，或单击“自定义实例”以对新实例的各种参数和容量进行精细控制。 选择具有或不具有 GPU 的实例。 如果实例是使用 GPU 创建的，请选择选项以自动安装 GPU 驱动。...AI 平台按照它们在命令中出现的顺序对这些依赖项进行分级。 需要将多个依赖项指定为以逗号分隔的列表。 在下一节中，我们将学习如何通过选择正确的计算选项和运行时参数来优化训练工作。...生成了大量的网络日志，如果没有智能采样和智能算法，就不可能检测到异常值。 排名 排名问题涉及我们需要根据特定用例按堆叠排名对结果空间进行排序。 控制排名的规则充当输入变量，而顺序排名则作为输出。...这些问题可以通过有监督的学习方法和无监督的学习方法来解决。 这些排名算法的典型用法是通过推荐系统。 在零售的情况下，产品会根据各种用户偏好按相关性进行排名，并呈现给用户。...这些独立的块以随机顺序用于评估过程中的多次迭代训练和评估。 这样可以确保在各种样本上训练模型，并且还可以通过训练数据的不同子集执行等效评估。 这样可以确保模型结构有足够的变化，以避免过拟合和过拟合。
常用的供应商包括亚马逊的 AWS、微软的 Azure 和谷歌的 GCP。 创建虚拟服务器 选择云服务供应商之后，就要创建自己的虚拟机了，它基本上就是托管代码、数据以及配置设置的服务器。...创建虚拟机的步骤取决于你所选择的云供应商。 在我写的《Hands-on Transfer Learning with Python》第二章中详细介绍了如何在 AWS 上创建和实例化自己的虚拟机。...配置虚拟服务器 创建虚拟机后，你就可以在云供应商的平台上启动实例了。在 AWS 上一般是 EC2 用户界面，在 GCP 中一般是虚拟机的页面。...一般而言，AWS 在创建虚拟机的最后一步才让你设置密码，并给你提供可下载的个人秘钥。GCP 允许你用 SSH 通过 GCP 页面直接登录系统。...还有另一个选择，尤其是对 AWS 实例来说，那就是在本地实例上用端口转发，通过本地机器的浏览器来访问云端服务器的笔记本。这也称为 SSH 隧道（tunneling）。 ?
在流程执行过程中，一个元素被访问后，会沿着其所有出口顺序流继续执行。这意味着BPMN 2.0的默认是并行执行的：两个出口顺序流就会创建两个独立的、并行的执行路径。...当离开BPMN 2.0活动时，默认行为是计算其每个出口顺序流上的条件。当条件计算为true时，选择该出口顺序流。如果该方法选择了多条顺序流，则会生成多个执行，流程会以并行方式继续。...在这种情况下，网关首先合并所有入口顺序流，然后分裂为多条并行执行路径。 与其他网关类型有一个重要区别：并行网关不计算条件。如果连接到并行网关的顺序流上定义了条件，会直接忽略该条件。...对于每一条计算为true的顺序流，流程都会创建一个并行执行。 合并：所有到达包容网关的并行执行，都会在网关处等待。...如果只有一个流程变量等于true，则只会创建一个任务。如果没有条件计算为true，会抛出异常（可通过指定默出口顺序流避免）。
意识到可以创建委托集合和用于包装这些委托的类后，便能使用一个方法调用来创建所有线程。这样一来，创建线程就轻松多了。 图 3 中的一段代码创建两个并行运行的此类 lambda。...执行顺序并未明确指定，并且这些 lambda 是在不同的线程上执行。 这是因为，使用图 3 中的 Actions 类，可以向它添加委托，这样稍后就能决定是要并行执行委托，还是按顺序执行委托。...例如，如果重用一个类，就不得不重用初始类引用的每个类（在两种情况下，类都是通过组合和继承进行使用）。此外，类重用还会强制重用这些第三方类引用的所有类等。...如果这些类是在不同的程序集中实现，必须添加各种各样的程序集，才能获得对一个类型上单个方法的访问权限。...如果我使用 OOP 规则创建了 Lizzie，我会认为，它在大小上可能至少大一个数量级。 当然，如今 OOP 和强类型处于主导地位，想要找到一个主要必需技能不要求它的职位描述，几乎是不可能的。
早在 2019 年 3 月，我就建立了一个名为 AI Dungeon 的 hackathon 项目。这个项目是一个经典的文本冒险游戏。故事的内容和所呈现的潜在动作都是通过机器学习产生的： ?...尽管 GPT-2 是可用的最强大的模型，但实际上还远远不够。经过几个月的修复和调整，我的游戏有了很大的改进，但还是遇到了同样的问题。...我们遇到的第一个问题是我们的模型几乎不适合 GPU 实例。如果由于某种原因，你的游戏需要一点额外的内存，整个游戏可能会崩溃。 第二个更严重的问题是资金问题。...我们每运行一个实例就收取一分钟的费用，为了服务于许多并行用户，我们需要启动许多实例。为了最高效地利用我们的资源，我们需要在任何给定的时刻提高所需实例的最小数量，并快速地删除任何不必要的实例。...其次，我们需要选择最佳的实例类型。这意味着要准确计算出我们的实例需要多大才能有效地承载模型，并利用 spot 实例——云提供商以大幅折扣出售的未使用实例。
随着这种复杂的设置，将需要放弃使用的典型工具，例如Jupyter笔记本电脑。最重要的是，将不得不使用昂贵的按需实例，因为这些框架都不是容错的。...在自己的工作中，将这些问题确定为简化分布式深度学习训练的障碍。着手创建自己的解决方案来解决这些关键问题。 那么，有什么更好的方法呢？ RaySGD —简单的分布式训练解决方案 ?...简单，本机的界面：将界面保持简单，以使其易于迁移现有的训练代码并降低精神负担-只需学习几行新代码即可。 容错：支持抢占云上的计算机时自动恢复。现在可以使用竞价型实例将成本降低多达90％。...无论有没有混合精度，Ray都能更好地扩展，在8个GPU上的性能提高了20％。 RaySGD建立在Ray之上，Ray是用于快速，简单的分布式计算的框架。...Apex安装是可选的，为简单起见已注释掉。 要在GCP或Azure上运行，只需在上述YAML中更改几行- 此处提供了更多说明。
无服务器解决方案（如Cloud Functions和Cloud Run）的问题是超时。 在任何时候，一个实例将连续地在网页中抓取这些URL。但是9分钟后不久，它就会超时。...在Cloud Run上宣布AI的``Hello World''版本 为了克服超时限制，我建议使用POST请求（以URL作为数据）将作业发送到一个实例，并并行使用多个实例，而不是串行使用一个实例。...如果有指向上一页的反向链接，则Cloud Run服务将陷入无限递归中，但最糟糕的是，此递归呈指数增长（我们的最大实例数设置为1000！）。...开始时，我们不知道这些值实际上对于测试程序而言是最坏的情况。 如果我们将max-instances选择为“ 2”，那么我们的成本将减少500倍。...快速失败，通过Cloud快速学习是一个坏主意 云的整体就像一把双刃剑。如果使用得当，它可能会很有用，但是如果使用不当，则可能会导致后果。 如果您算一下GCP文档中的页数，则可能比几本小说中的页数还多。
我们可能认为这可以通过典型的软件工程工具来解决，因为机器学习开发与普通软件工程类似。在这两种情况下，我们会生成某种编译软件工具，以便在计算机硬件上执行，并获得准确的结果。...另一个问题是，在运行基于云的 AI 软件时，通常需要将数据文件放置在云存储系统（AWS、GCP 等）上。...而且，如果需要将文件放在 GCP 而不是 AWS 基础架构上时，该怎么办？是否有 Git-LFS 服务器能够将数据存储在自主选择的云存储平台上？...存储在缓存中的文件通过内容校验和（MD5 哈希值）进行索引。随着 DVC 管理的各个文件发生变化时，其校验和会发生变化，并会创建相应的缓存条目。缓存将保存每个文件的所有实例。...或者需要将数据部署到远程系统，例如在云计算系统（AWS、GCP 等）上运行软件，这意味着将数据需要上传到相应的云存储服务（S3、GCP 等）上。
不过如果你是在最近几年配置的电脑，通常都是四核处理器，也就是有4个CPU。这就意味着在你苦苦等待Python脚本完成数据处理工作时，你的电脑其实有75%甚至更多的计算资源就在那闲着没事干！...今天我（作者Adam Geitgey——译者注）就教大家怎样通过并行运行Python函数，充分利用你的电脑的全部处理能力。...试试创建多进程 下面是一种可以让我们并行处理数据的方法： 1.将JPEG文件划分为4小块。 2.运行Python解释器的4个单独实例。 3.让每个Python实例处理这4块数据中的一块。...最后一步是让创建的Process Pool用这4个进程在数据列表上执行我们的辅助函数。...这样我们获得是真正能并行处理的Python代码！ 不要害怕并行处理！ 有了concurrent.futures库，Python就能让你简简单单地修改一下脚本后，立刻让你电脑上所有CPU投入到工作中。
TensorFlow 允许多个 worker 并行计算，这对必须通过处理的大量训练数据训练的神经网络是有益的。此外，如果模型足够大，这种并行化有时可能是必须的。...模型并行 当在多个计算节点间分配神经网络训练时，通常采用两种策略：数据并行和模型并行。在前者中，在每个节点上单独创建模型的实例，并馈送不同的训练样本；这种架构允许更高的训练吞吐量。...这是通过在每个 worker 上创建计算图的副本来实现的，并且不需要主机保存每个 worker 的图副本。...通过一些 TensorFlow 技巧来协调这些 worker 的图——如果两个单独的节点在同一个 TensorFlow 设备上分配一个具有相同名称的变量，则这些分配将被合并，变量将共享相同的后端存储，从而这两个...只要每个 worker 以相同的顺序创建计算图，replica_device_setter 为变量分配提供了确定的方法，确保变量在同一设备上。这将在下面的代码中演示。
在操作上，无论是并行流还是顺序流，两者都提供了相同的中间操作和终端操作。这意味着你可以用几乎相同的方式进行数据处理和结果收集。...会对数据源进行递归分割，分隔通常是基于逻辑上的，而非物理上的复制数据，通过划分数据源的索引范围来实现，每次分割都会产生一个新的Spliterator实例，该实例内部维护了指向源数据的索引范围，这种分割机制可以让数据的出现顺序得以保持...forEach操作会在不同的线程上独立执行，这意味着如果操作的是共享资源，那么必须确保这些操作是线程安全的。...实际上，对于并行流，通过系统内部精确的执行策略，绝大数的终端操作都能产生与顺序流一致的结果。...比如count、min、max、sum、average这些聚合操作并不依赖于元素的出现顺序，只需要将各个子任务的计算结果合并最终结果，系统的策略是先分片计算再合并计算；还有比如anyMatch、allMatch
比如说用 Ansible 提供的组件，我们可以基于 AWS / Azure / GCP 上一键创建 TiDB 的集群，而将来也会支持国内的公有云平台。其次可以根据用户需求，定制集群的拓扑。...如果采用 K8s 提供的 native 存储解决方案，外挂 PV，也就是挂网络存储。但是这样对于数据库系统来说，尤其是大量的随机读和顺序写的场景下，网络盘的性能是达不到要求的。...第二是分库分表合并。不管上游库是按库拆，按表拆，甚至混合拆分，Syncer 都能很好支持，通过配置文件描述出来。...使用多线程，就必须区分对同一行数据操作的因果顺序，没有关联关系的行可以并行执行，有关联的行只能顺序执行。...它同时还有一个 MyLoader，我们在这个基础上又做了一个 TiDB Loader，但这个东西本质上还是去执行 SQL。就是说 MyDumper 输出的数据文件是很多的 SQL 文本。
云端环境中的横向移动可以通过利用云API和对计算实例的访问来实现，而云端级别的访问可能会扩展到后者。...威胁行为者首先可以使用自己的SSH密钥集创建了一个新的EC2实例，然后再使用CreateSnapshot API创建了其目标EC2实例的EBS快照，最后再加载到他们所控制的EC2实例上，相关命令代码具体如下图所示...虽然云环境和运行在其中的计算实例之间是存在边界障碍的，但这些障碍在设计层面上看是可以被渗透的，并且支持在这些不同的身份验证和授权系统之间移动。...此时，威胁行为者就可以使用SSH密钥和云令牌进行横向移动，并渗透到其他开发环境，下图显示的是该示例的事件执行链流程图： GCP：基于元数据的SSH密钥 如果配置不当，GCP也将存在等效的横向移动技术。...无论计算实例采用了哪种身份验证或授权技术，我们都不应该将其视作强大的安全保障，因为如果威胁行为者拥有高级别权限的IAM凭证，则仍然可以访问云环境中的计算实例。
类似地，shodan_host 表是 Steampipe 通过调用 Shodan API 构建的 十几个表 中的一个。...插件开发者负责编写函数来调用这些子 API，并将结果合并到表中。 一个基本的 Steampipe 查询 下面是一个使用 Steampipe 列出 EC2 实例的示例。...插件配置使用了标准的身份验证方法：配置文件、访问密钥和秘钥文件、SSO。因此，Steampipe 的客户端验证与其他类型的客户端验证是一样的。完成这些之后，就可以查询 EC2 实例。...在 AWS 中，public_ip_address 是 aws_ec2_instance 表 的一个列。在 GCP 中，你需要将查询计算实例的 API 和查询网络地址的 API 的调用结果组合起来。...编程不适合 12 小时工作制，“我有灵感才工作” | 专访《Java 编程思想》作者 Bruce Eckel 开源大佬从谷歌离职：在 Go 语言项目上停滞不前，要去更小的企业寻求变革 点个在看少个
缺少有状态计算的抽象（即，无法在单独的“任务”之间共享变量）。 Ray是一个快速，简单的框架，用于构建和运行解决这些问题的分布式应用程序。...在这种情况下，串行Python版本使用许多内核（通过TensorFlow）来并行化计算，因此它实际上不是单线程的。 假设最初通过运行以下内容来创建模型。...Ray版本通过在actor的构造函数中加载模型一次来摊销此成本。如果需要将模型放在GPU上，那么初始化将更加昂贵。...pip install numpy psutil ray scipy tensorflow 然后通过运行这些脚本可以重现上面的所有数字。...要使用正确的配置在AWS或GCP上启动实例，可以使用Ray自动调节器并运行以下命令。
Bug [阿里云] PolarDB MySQL发布8.0.1.1.29版本，只读节点支持热备功能，新增并发控制CCL参数、列存索引功能新增ETL模式、支持在分区表上创建列存索引等 [阿里云] RDS...例如，可以根据实例的vCPU个数不同配置实例并行度等 [腾讯云] 数据传输DTS支持了将整表进行分块导出导入 [天翼云] 国内多个区域上线SQL Server备份迁移能力 [火山云] 托管Redis...Azure] 托管MySQL支持5.7到8.0的原地升级功能（公测） [GCP] 托管MySQL开始支持8.0.30版本 [GCP] Spanner的免费使用服务正式GA，用户免费使用90天 [GCP...腾讯云托管MySQL服务，通过新的硬件、自研内核更新，性能提升20%：参考。...科技雷达｜李飞飞：云原生数据库是大势所趋：参考。 PolarDB：这5年，我是如何“进化”的？：参考。
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