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PyTorch 2.0 现已正式发布!

PyTorch 2.0 现已发布! 新版本包括稳定版的 Accelerated Transformers(以前称为 Better Transformers);Beta 功能包括: 使用 torch.compile 作为 PyTorch 2.0 的主要 API(有关 torch.compile 的全面介绍和技术概述,请访问 2.0 入门页面。) scaled_dot_product_attention 函数作为 torch.nn.functional 的一部分 MPS 后端 torch.func 模块中的 functorch API 以及 GPU 和 CPU 上各种推理、性能和训练优化功能的其他 Beta/Prototype 改进。 新功能的概括介绍: torch.compile 是 PyTorch 2.0 的主要 API,它包装并返回编译后的模型,torch.compile 是一个完全附加(和可选)的特性,因此 2.0 版本是 100% 向后兼容的。 作为 torch.compile 的基础技术,带有 Nvidia 和 AMD GPU 的 TorchInductor 将依赖 OpenA...

每日一博 | 软件高可用实践那些事儿

作者:京东零售 刘慧卿 一 前言 关于软件的高可用,是一个老生常谈的话题。“高可用性”(High Availability)通常来描述一个系统经过专门的设计,从而减少停工时间,而保持其服务的高度可用性。其计算公式是:可用率=(总时间-不可用时间)/总时间。 本文重点从落地实践的视角作为切入点,带领大家从协作效率,技术落地和运营规范几个方面来展现高可用的实施步骤和落地细节。为了方便理解,先来统一语言话术,看一下软件交付过程中的各个阶段,如下图:  为什么说软件的高可用会面临着诸多挑战呢? ◦ 从需求交付链路来看,要完成目标交付,需要产品,研发,测试,运维,运营等多方利益相关者的密切配合。有些项目需求,合作者有时能够达到上百人,每个人职责分工各不相同,但却相互配合依赖,任何一个环节出现纰漏,可用率就有可能受到影响; ◦ 从时间角度来看,如果要达到全年99.99%的可用率,就意味着一年当中,允许有故障的时间为:365*24*60*(100%-99.99%)=52分钟,如果要达到5个9的可用率,允许故障的时间仅为5分钟,这差不多是我们发现问题后,重启应用的耗时; ◦ 从迭代效率来看,不迭...

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