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一种基于实时大数据的图指标解决方案

作者:京东科技 尚建平 1. 现有技术 在电商、金融风控领域,使用图来建模,将大量的人员和事件编织成一张庞大的图关系网络,构建图指标来识别异常人员和群体风险行为,目前图指标现有实现方式是基于离线数据或t+1数据构建图关系网络,图指标由业务人员或需求人员根据业务需要提出具体需求由开发人员临时开发、测试、部署、上线。 2. 现有技术的缺点 第一,图指标时效性差,无法实时更新图关系数据,在某些时效性强的场景下图指标不可用。 第二,创建、修改图指标流程繁琐,业务及需求人员无法单独实现,需开发人员临时开发。 第三,图指标相关元数据没有统一管理及分类,无法查看、修改、复用、追溯。 3. 本发明技术方案 3.1 本发明所要解决的技术问题(即发明目的) 第一,接收实时大数据流,实时构建图关系网络,图指标可基于实时图关系数据查询。 第二,业务及需求人员对图指标可视化创建、测试、上线,无需开发人员参与。 第三,图指标相关元数据进行统一管理及分类,可灵活查看、修改、复用、追溯。 3.2 本发明的完整技术方案 3.2.1 系统原理图、结构说明图或流程图 图1-系统原理图 3.2.2 技术方案详细描述 如图2-...

千亿参数开源大模型 BLOOM 背后的技术

假设你现在有了数据,也搞到了预算,一切就绪,准备开始训练一个大模型,一显身手了,“一朝看尽长安花”似乎近在眼前 …… 且慢!训练可不仅仅像这两个字的发音那么简单,看看 BLOOM 的训练或许对你有帮助。 近年来,语言模型越训越大已成为常态。大家通常会诟病这些大模型本身的信息未被公开以供研究,但很少关注大模型训练技术这种背后的知识。本文旨在以 1760 亿参数的语言模型 BLOOM 为例,阐明训练此类模型背后的软硬件工程和技术要点,以促进大家对大模型训练技术的讨论。 首先,我们要感谢促成或赞助我们这个小组最终完成了训练 1760 亿参数模型这一惊人壮举的公司、个人和团体。 然后,我们开始讨论硬件配置和主要技术组件。 以下是对本项目的简要总结: 硬件 384 张 80GB A100 GPU 软件 Megatron-DeepSpeed 模型架构 基于 GPT3 数据集 含 59 种语言,共 3500 亿词元 训练时长 3.5 个月 人员组成 该项目由 Thomas Wolf (Hugging Face 联合创始人兼 CSO) 发想,他敢于与大公司竞争,提出不仅要训练出立于世界上最大的多语言模...

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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。