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Eurynome Cloud 2.6.4.10 发布,企业级技术中台微服务架构

Eurynome Cloud 是一款企业级微服务架构和服务能力开发平台。基于Spring Boot 2.6.4、Spring Cloud 2021.0.1、Spring Cloud Alibaba 2021.0.1.0、Nacos 2.0.4 等最新版本开发,遵循SpringBoot编程思想,高度模块化和可配置化。具备服务发现、配置、熔断、限流、降级、监控、多级缓存、分布式事务、工作流等功能 平台定位 构建成熟的、完善的、全面的,基于 OAuth2 的、前后端分离的微服务架构解决方案。 面向企业级应用和互联网应用设计开发,既兼顾传统项目的微服务化,又满足互联网应用开发建设、快速迭代的使用需求。 平台架构使用微服务领域及周边相关的各类新兴技术或主流技术进行建设,是帮助快速跨越架构技术选型、研究探索阶段的利器。 代码简洁规范、结构合理清晰,是新技术开发应用的典型的、综合性案例,助力开发人员对新兴技术的学习和掌握。 [1]、本次更新内容 主要更新 增加 SpringDoc 配置,采用最新配置方式,解决 Swagger UI 认证界面无法输入 Client Secret 以及反复输入Clien...

每日一博 | GPU 在外卖场景精排模型预估中的应用实践

GPU等专用芯片以较低的成本提供海量算力,已经成为机器学习领域的核心利器,在人工智能时代发挥着越来越重要的作用。如何利用GPU这一利器赋能业务场景,是很多技术研发者都要面临的问题。本文分享了美团外卖搜索/推荐业务中模型预估的GPU架构设计及落地的过程,希望能对从事相关应用研发的同学有所帮助或启发。 1 前言 近些年,随着机器学习技术的蓬勃发展,以GPU为代表的一系列专用芯片以优越的高性能计算能力和愈发低廉的成本,在机器学习领域得到广泛认可和青睐,且与传统的CPU体系不断融合,形成了新的异构硬件生态。 在这种技术浪潮之中,很多技术研发者会面临着这样的问题:在我们的业务上应用GPU硬件能获得什么?如何快速、平滑地从传统CPU体系基础上完成切换?站在机器学习算法设计的角度,又会带来什么影响和改变?在GPU生态下众多的技术路线和架构选型中,如何找到一条最适合自身场景的路径? 美团外卖搜索推荐团队,也面临着类似的挑战和问题。本文我们会分享美团外卖搜索/推荐业务中,模型预估的GPU架构设计与落地过程,并将一些技术细节和测试数据做了详尽的披露,希望能为广大的技术同行提供一些有价值的参考。 2 背景 ...

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