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Ray 2.2 发布,机器学习框架

Ray 是一个统一的框架,用于扩展人工智能和 Python 应用程序。Ray 由一个核心的分布式运行时和一个用于加速 ML 工作负载的工具包(Ray AIR)组成。 Ray 2.2 正式发布,该版本增强了可观察性、提高了数据密集型人工智能应用的性能、提高了稳定性,并为 RLlib 提供了更好的用户体验。 改善整个 Ray 生态的可观察性 Ray Jobs API 现在是 GA。Ray Jobs API 允许你将本地开发的应用程序提交给远程 Ray Cluster 执行,旨在简化打包、部署和管理 Ray 应用程序的体验。 为了观察和衡量 Ray 作业在执行过程中的资源使用情况,Ray 2.2 在 Ray Dashboard 中增加了一些功能,包括可视化 Ray 工作进程的 CPU Flame Graph 和不同内存使用情况的额外指标的功能。 提高数据密集型 AI 应用的性能 在 Ray 2.0版本中,发布了 Ray AI 运行时的测试版。自从测试版发布以来,Ray 团队已经推动了各种性能和可用性的改进,特别是针对数据密集型的 ML 应用。 在这个版本中,Ray 团队集中精力通过避免不必要...

Zstandard v1.5.4 发布,显著提升性能

Zstandard (Zstd) v1.5.4 已发布。发布公告称这是一个重大更新版本,显著优化了许多跨场景下的性能,同时引入多项新特性,以及修复错误。 据介绍,Zstandard 1.5.4 积累了许多特定于场景的改进,这些改进以某种方式累积使很大一部分安装基础 (installed base) 受益。比如针对ARM 优化、围绕大文件的优化工作、I/O 性能优化,以及一系列其他性能工作,这些变化使 Zstd 1.5.4 成为一个令人兴奋的版本。 Zstd 1.5.4 还增加了对外部定义的序列生成器的支持。该 API 允许用户提供他们自己的自定义序列生成器,Zstd 库调用它来处理每个 block。发行说明提到,这最终将允许硬件加速的匹配查找器。 详情查看 Release Notes。

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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。