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CoSky 1.1.2 发布 - 基于 Redis 的服务治理平台

CoSky 基于 Redis 的服务治理平台(服务注册/发现 & 配置中心) Consul + Sky=CoSky CoSky是一个轻量级、低成本的服务注册、服务发现、 配置服务 SDK,通过使用现有基础设施中的 Redis (相信你已经部署了Redis),不用给运维部署带来额外的成本与负担。 借助于 Redis 的高性能,CoSky提供了超高TPS&QPS (10W+/sJMH 基准测试)。CoSky结合本地进程缓存策略 +Redis PubSub,实现实时进程缓存刷新,兼具无与伦比的QPS性能、进程缓存与 Redis 的实时一致性。 更新内容(1.1.2)🎉🎉🎉 增强:优化 Dashboard-UI 操作体验 新增:CoSky-Mirror使用说明、Docker 镜像、Deployment(Kubernetes)部署模版🎉🎉🎉 服务注册与发现 配置中心 CoSky-Mirror (实时同步服务实例变更状态) CoSky-Mirror 就像一个镜子放在 Nacos、CoSky 中间,构建一个统一的服务发现平台。 安装 Gradle Kotlin DSL ...

带你认识大模型训练关键算法:分布式训练Allreduce算法

摘要:现在的模型以及其参数愈加复杂,仅仅一两张的卡已经无法满足现如今训练规模的要求,分布式训练应运而生。 本文分享自华为云社区《分布式训练Allreduce算法》,原文作者:我抽签必中。 现在的模型以及其参数愈加复杂,仅仅一两张的卡已经无法满足现如今训练规模的要求,分布式训练应运而生。 分布式训练是怎样的?为什么要使用Allreduce算法?分布式训练又是如何进行通信的?本文就带你了解大模型训练所必须的分布式训练Allreduce算法。 通信概念 我们理解计算机的算法都是基于一个一个函数操作组合在一起得到的,那么我们在讲解分布式算法之前,我们必须先了解一下组成这种算法所应用于硬件的函数操作——集合通信的基本概念, Broadcast(广播):将根服务器(Root Rank)上的数据分发广播给所有其他服务器(Rank) 如图所示,当一台服务器计算完成了自己部分的参数数据,在分布式训练中想要把自己这部分数据同时发送给其他所有服务器,那么这种操作方式就叫做广播(broadcast)。 Scatter(散射):将根服务器上的数据散射为同等大小的数据块,每一个其他服务器得到一个数据块 如图所示,...

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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