同时，Hadoop 分布式文件系统的高度容错性和高可扩展性等优点使得 Hadoop 可以部署在廉价的服务器集群上，它能够大大节约海量数据的存储成本。...由于 Hadoop 中 NameNode 节点保存着整个数据集群的元数据信息，并负责整个集群的数据管理工作，所以，它在读/写数据上与其他传统分布式文件系统有些许不同之处。...框架中并行执行，然后将计算的中间结果根据键进行排序、聚合等操作，最后输出最终的计算结果。...（用户自身也可以根据实际情况指定数据的分发规则）。...reduce 阶段：reduce 函数的输入参数是以键和对应的值的集合形式输入的，经过 reduce 函数的处理后，产生一系列键值对形式的最终结果数据输出到 HDFS 分布式文件系统中。
首先，云计算的出现赋予了不同的，难以优化的指标。例如，微延迟和微秒（µs）尺度，这些指标在传统的调度器中没有被考虑。...第二篇论文根据微秒级灵活策略进行负载均衡和分配决策的能力，最终选择了根据应用程序选择策略的问题。 1....这种方法的优点显而易见：用户空间代理可以根据不同的需求和场景制定不同的调度策略，而不仅仅是受限于内核代码的固有规则。...因此，开发人员可以享受用户空间开发的灵活性，而不受内核代码的限制和长时间部署周期的困扰。...因此，应该选择那些可以最大程度利用这些资源的策略。例如，可以使用负载均衡策略来确保每个节点都能够平均分配负载，从而使整个数据中心的资源利用率最大化。 最后，应该考虑操作和管理的成本。
图1-2 TensorFlow在Google的使用趋势 TensorFlow使用数据流式图来规划计算流程，它可以将计算映射到不同的硬件和操作系统平台。...将一个串行的 TensorFlow算法改造成并行的成本也是非常低的，通常只需要对小部分代码进行改写。...这个计算图描述了数据的计算流程，它也负责维护和更新状态，用户可以对计算图的分支进行条件控制或循环操作。用户可以使用Python、C++、Go、Java等几种语言设计这个数据计算的有向图。...在调用Session的Run方法执行子图时，用户可以选择一组输入数据的映射，比如name:port -> tensor；同时用户必须指定一组输出数据，比如name[:port]，来选择执行哪些节点，如果...然后整个计算图会根据输入和输出进行调整，输入数据的节点会连接一个feed node，输出数据的节点会连接一个fetch node。TensorFlow会根据输出数据自动推导出哪些节点需要被执行。
（图：上观新闻） 内容处理链路中，每一个模型能力最终会落地为一个微服务，而整个处理流依赖于一个调度系统，调度系统会根据各个模型能力的依赖特征关系，进行 DAG 图的调度。...Python代码翻译成C代码，通过扩展形式可以兼容Python生态 充分发挥C/C++的性能，摆脱GIL限制，调用OS的API 劣势 Pypy仅支持纯Python，兼容性有限 仍然受Python全局锁限制...因此我们开发了一个评测组件，用户输入自己的模型，我们会优先转为 ONNX 格式，然后评测在 GPU 和 CPU 上面的性能效果，并对转换之后的模型结果进行进度比较，最终选择最优方案。...可理解成一种信息压缩的方法。在计算机系统上考虑这个概念，一般用“低比特”来表示，如下图所示。...QAT：是在训练时进行模拟量化，通过大量训练样本监督学习来调整模型参数和量化系数，尽可能减少与原始 fp32 模型的精度损失，在模型收敛于目标精度后，将训练得到的量化系数用于量化推理计算上。
）：用attention-RNN来做归因建模（附代码demo）（五） 1 归因分析 什么是广告归因（Attribution）？...根据线性归因模型的特点，他更适用于企业期望在整个销售周期内保持与客户的联系，并维持品牌认知度的公司。在这种情况下，各个渠道在客户的考虑过程中，都起到相同的促进作用。...2.2.8 自定义归因模型 如果前面的模型都不适合你，你还可以根据自己的业务特征，受众去自定义符合自己的归因模型 2.2.9 马尔科夫归因模型 根据转化操作的历史数据来分配转化功劳。...马尔科夫链的计算要复杂很多，现在通常的做法是用超过一百万条随机路径来模拟每一个参加渠道的影响，而不是像我们例子中精确计算，计算成本要大许多。...当我们应用线性归因模型作为基准模型时，我们可以自定义的除了回溯期以外还有“根据用户互动度调整功劳”和“应用自定义的功劳分配规则”两个选项。
图4：Hadoop MR、Python RDD API、Python DataFrame API代码示例 除此以外，Spark SQL还针对大数据处理中的一些常见场景和模式提供了一些便利的工具，使得用户在处理不同项目中重复出现的模式时可以避免编写重复或高度类似的代码...这是因为在DataFrame API实际上仅仅组装了一段体积小巧的逻辑查询计划，Python端只需将查询计划发送到JVM端即可，计算任务的大头都由JVM端负责。...在现有RDD API的基础之上，我们固然可以利用mapPartitions方法来重载RDD单个分片内的数据创建方式，用复用可变对象的方式来减小对象分配和GC的开销，但这牺牲了代码的可读性，而且要求开发者对...对于一些“智能”数据格式，Spark SQL还可以根据数据文件中附带的统计信息来进行剪枝。...以下的Spark ML示例搭建了一整套由切词、词频计算、逻辑回归等多个环节组成的机器学习流水线。该流水线的输入、各环节间的数据交换，以及流水线的输出结果，都是以DataFrame来表示的。 ?
最近来自苏黎世联邦理工学院和DeepMind的研究人员提出了一种全新的模型构造工具Tracr，直接由人来根据「已知的机制」针对不同任务编写代码，然后由Tracr编译成模型的权重，让模型的解释变得更轻松！...可以把RASP程序视为一个计算图，当根据给定的输入token序列时，图上的每个节点都会取一个特定值。...Tracr: Transformer编译器 Tracr的代码使用Python进行编写，并将RASP实现嵌入到Python中，从而可以在Python中直接编写RASP程序，比较方便地对变量编码（variable...使用人工设计的MLP和注意力模块库来近似数字和分类输入和输出的任意函数；将具有分类输入和输出的MLPs作为查找表使；带有数字输入和输出的MLP使用基于通用函数近似定理的明确结构。...换句话说，将每个s-op嵌入到它自己的正交子空间中，这个子空间在整个网络中只保留给它使用。
简单来说，在CAMEL的工作流中，有三个角色，分别是人类用户、AI用户和AI助手。...在确定好想法和角色后，CAMEL的任务细化器（Task Specifier）会根据输入的想法来制定一个较为详细的实现步骤： 1....1.2 用户角色分配和任务对话 在确定任务之后，需要为AI助手和AI用户分配具体的角色，这通过系统消息传递来实现，令 为传递给AI助手的系统消息， 为传递给AI用户的系统消息。...在上图的例子中，AI助手和用户代理在角色扮演绘画中被分配为Python程序员和股票交易员。...其中任务细化提示中包含有AI助手和AI用户在角色扮演会话中的角色信息，因此，其可以将人类用户输入的初步想法或任务作为输入，并基于大模型的想象力来生成特定任务。
在分布式ps参数分配方面，使用GreedyLoadBalancing方式，根据预估参数大小分配参数，取代Round Robin取模分配的方法，可以使各个PS负载均衡。...在我们站外广告精排的场景下，每来一位用户时，线上请求端会把该用户和召回所得100个广告的所有信息，转化成模型输入格式，然后作为一个Batch发送给TensorFlow Serving，TensorFlow...模型切换导致请求超时 问题一主要是因为加载和卸载模型线程池配置问题，在源代码中： uint32 num_load_threads = 0; uint32 num_unload_threads = 0;...这里使用Warm Up的方法是，根据导出模型时设置的Signature，拿出输入数据的类型，然后构造出假的输入数据来初始化模型。 通过上述两方面的优化，模型切换后请求延迟问题得到很好的解决。...同时，你也会直面如何精准，高效，低成本营销的挑战，也有机会接触到计算广告领域前沿的AI算法体系和大数据解决方案。
其中实时计算平台横跨了整个流程，应用于每个流程中。 02 核心SLA定义 转型期关注用户核心问题，平台化思维向服务化思维转型。 1....平台帮助用户完成这一过程，算子消耗了cpu或者是一直在gc等问题可以通过系统定位到，减小用户分析成本。 3. 资源评估以及动态扩缩容 资源评估主要分为两个阶段：上线前和运行时。...资源配置模块通过诊断结果，产生一个推荐资源的配置，最终这个配置下发到具体的任务中，用户可以自己定义是否应用该配置。...（4）任务容灾 任务容灾抽象为三个层面：输入、计算和输出。 输入和输出主要针对消息队列的情况下，遇到集群雪崩、流量暴涨或者线路异常等情况。...在平台层要做到高效迁移，一键跨机房的迁移。其核心问题在于同步底层状态，当前平台基于混合云存储来实现，在数据储存之后最终会同步到不用的机房。还有资源的预申请避免资源不足的情况。
linear regression 线性回归 回归函数，例如在最简单的房价预测中，我们有几套房屋的面积以及最后的价格，根据这些数据来预测另外的面积的房屋的价格，根据回归预测，在以房屋面积为输入x，输出为价格的坐标轴上...接下来要定义一个成本函数cost function，它衡量的是在全体训练样本上的表现，这个成本函数J根据之前得到的两个参数w和b，J(w,b) 即所有训练样本的损失函数和。...因为在python代码里，可以用d(finalvar)/dvar,例如dJ/dvar，但是在这个反向传播过程中，我们都是在对最终变量求它的导数，因此就用dvar来表示这个整体，所以在编程时候，我们就用d...因此我们在logistc回归中，需要做的就是变换参数w和b的值来最小化损失函数，在前面我们已经经过前向传播步骤在单个训练样本上，计算损失函数，接下来讨论，如何向后传播来计算偏导数，其实就是根据链式求导法则...2.15 python中的广播 广播是一种手段，可以让你的python代码段执行的更快，我们将继续深入研究python中的广播是如何实际运作的。
在分布式ps参数分配方面，使用GreedyLoadBalancing方式，根据预估参数大小分配参数，取代Round Robin取模分配的方法，可以使各个PS负载均衡。...在我们站外广告精排的场景下，每来一位用户时，线上请求端会把该用户和召回所得100个广告的所有信息，转化成模型输入格式，然后作为一个Batch发送给TensorFlow Serving，TensorFlow...模型切换导致请求超时 问题一主要是因为加载和卸载模型线程池配置问题，在源代码中： uint32 num_load_threads = 0; uint32 num_unload_threads = 0;...这两个参数默认为 0，表示不使用独立线程池，和Serving Manager在同一个线程中运行。...这里使用Warm Up的方法是，根据导出模型时设置的Signature，拿出输入数据的类型，然后构造出假的输入数据来初始化模型。 通过上述两方面的优化，模型切换后请求延迟问题得到很好的解决。
易于开发和维护： 一个微服务只会关注一个特定的业务功能，所以它业务清晰、代码量较少。 开发和维护单个微服务相对简单。而整个应用是由若干个微服务构建而成的，所以整个应用也会被维持在一个可控状态。...当时Lambda被描述为：一种计算服务，根据时间运行用户的代码，无需关心底层的计算资源。从某种意义上来说，Lambda姗姗来迟，它像云计算的PaaS理念：客户只管业务，无需担心存储和计算资源。...这很有可能将会变革整个开发过程和传统的应用生命周期，一旦开发者们习惯了这种全自动的云上资源的创建和分配，或许就再也回不到那些需要微应用配置资源的时代里去了。...Serverless架构能够让开发者在构建应用的过程中无需关注计算资源的获取和运维，由平台来按需分配计算资源并保证应用执行的SLA（服务等级协议），按照调用次数进行计费，有效的节省应用成本。...在微服务架构中，服务需要一直运行，实际上在高负载情况下每个服务都不止一个实例，这样才能完成高可用性；在Serverless架构下，服务将根据用户的调用次数进行计费，按照云计算pay-as-you-go原则
当时Lambda被描述为：一种计算服务，根据时间运行用户的代码，无需关心底层的计算资源。从某种意义上来说，Lambda姗姗来迟，它像云计算的PaaS理念：客户只管业务，无需担心存储和计算资源。...这很有可能将会变革整个开发过程和传统的应用生命周期，一旦开发者们习惯了这种全自动的云上资源的创建和分配，或许就再也回不到那些需要微应用配置资源的时代里去了。...Serverless架构能够让开发者在构建应用的过程中无需关注计算资源的获取和运维，由平台来按需分配计算资源并保证应用执行的SLA（服务等级协议），按照调用次数进行计费，有效的节省应用成本。...在微服务架构中，服务需要一直运行，实际上在高负载情况下每个服务都不止一个实例，这样才能完成高可用性；在Serverless架构下，服务将根据用户的调用次数进行计费，按照云计算pay-as-you-go原则...同时，用户能够通过共享网络、硬盘、CPU等计算资源，在业务高峰期通过弹性扩容方式有效的应对业务峰值，在业务波谷期将资源分享给其他用户，有效的节约了成本。
当时 Lambda 被描述为：一种计算服务，根据时间运行用户的代码，无需关心底层的计算资源。...这很有可能将会变革整个开发过程和传统的应用生命周期，一旦开发者们习惯了这种全自动的云上资源的创建和分配，或许就再也回不到那些需要微应用配置资源的时代里去了。...Serverless 架构能够让开发者在构建应用的过程中无需关注计算资源的获取和运维，由平台来按需分配计算资源并保证应用执行的 SLA（服务等级协议），按照调用次数进行计费，有效的节省应用成本。...在微服务架构中，服务需要一直运行，实际上在高负载情况下每个服务都不止一个实例，这样才能完成高可用性；在 Serverless 架构下，服务将根据用户的调用次数进行计费，按照云计算 pay-as-you-go...同时，用户能够通过共享网络、硬盘、CPU 等计算资源，在业务高峰期通过弹性扩容方式有效的应对业务峰值，在业务波谷期将资源分享给其他用户，有效的节约了成本。
• 由于云计算的资源池和弹性特性而出现的数据恢复脆弱性。这意味着分配给一位用户的资源有可能会被意外地重现分配给另一位不同的用户。这样，也就无法总是保证能够为前一位用户恢复数据。...PaaS开发人员和云计算架构师拥有了足够的技能和经验在PaaS上开发设计良好的应用。 • 用户已根据他们不同的角色和／或数据敏感度对访问控制配置进行了正确的设置。日志记录选项已被激活。...为了对整个过程实施标准化并降低相关成本，应实施风险缓解策略。...这个策略应包括AWS资源、编程语言以及在PaaS上用于开发、运行以及存储应用的服务器（在前文所述的情况中，就是指Elastic Beanstalk），而且因重大技术变革、用户需求变更以及组织需求变更需对该策略进行周期性审查和更新...总之，拥有一个良好的团队遵循上述五个步骤就能够降低在PaaS上进行SaaS软件开发的风险。一个高水平的PaaS开发团队将有助于进行提前规划和确定具有成本效益风险缓解过程中应当包含的内容。
单个集群的元数据最终都存储在RocksDB中，需要考虑到随着object数量不断增加导致RocksDB实例过大的情况，大体积的DB实例一旦发生compaction会对底层性能和稳定性造成巨大影响。...，开发和维护成本较高。...用户需求 用户需要长期读写一个bucket，不接受以切换bucket方式去进行扩容。 接受客户端代码逻辑的轻量级改造，但是后端扩容期间客户端不允许停机。...整体构架 新增一个Bugbucket Gateway进行路由和请求处理，将来自client端的请求根据hash路由规则转发到后端zone上面的bucket，之后再将后端的返回的请求内容返回给最终的客户端...下图为，在Ring0分配的空间bucket2和bucket4还有剩余的情况下(比如剩余还有30%空间，分配权重为30)，通过在另外一个集群新建bucket5和bucket6（分配权重100），组成一个新的
随着分布式计算集群规模的不断扩张，任务调度系统的稳定性成为了整个集群稳定的关键因素。...于此同时，整个计算集群的资源使用情况是动态变化的，大量的应用被创建、销毁和迁移，调度决策的过程如果不够快，那么实际运行时面对的资源情况可能与决策时千差万别。...灵活的策略是关键: 不同的用户和应用程序具有不同的调度需求，因此根据工作负载定制调度策略非常重要。...Firmament 采用的流图的机制，综合考虑了很多种影响调度结果的因素，比如Rack,AZ,Region等，甚至包括SSD硬件属性，综合这些因素考虑最小的成本，最大的流量来决定最终的调度结果。...在未来，调度会更加精细化、更灵活，根据用户角色、业务类型、资源需求等等一系列复杂的因素，结合历史调度情况综合给出最终的结论。
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