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自由软件基金会正在消亡

Hare Lang 作者 Drew DeVault 发文称,历时近 40 年,自由软件基金会 (Free Software Foundation,FSF) 正在走向消亡。 他们的成就是毋庸置疑的:我们必须对他们几十年来在建立和推进我们的事业方面取得的成就表示感谢和钦佩。软件自由的原则比以往任何时候都更加重要,这些机构的产品仍然是必要和有用的 —— GPL 许可系列、GCC、GNU coreutils 等等。然而,这些工作背后的组织正在举步维艰。 Drew 认为,FSF 没有重视起 传播自由软件理念,开发、发布和推广 copyleft 许可证,监督自由软件运动的健康发展 这几个核心理念的发展,同时还分心将资源投入到了其他的闲散工作中。 他指责称,首先,作为自由软件哲学的思想领袖,FSF 的信息影响范围很窄;并将其形容为“聋哑、无效且目光短浅的”。同时对 FSF 此前抨击“GNU/Linux”命名法、对抗在开源运动中的盟友、诋毁受众为“useds”而不是“users”的这些行为表达了不赞同。“一页又一页密集的哲学论文和组织不当的 FAQ 并不能为社区提供有用的切入点或参考。信息不能这样传播...

展心展力 metaapp:基于 DeepRec 的稀疏模型训练实践

作者 metaapp-推荐广告研发部:臧若舟,朱越,司灵通 1 背景 推荐场景大模型在国内的使用很早,早在 10 年前甚至更早,百度已经用上了自研的大规模分布式的 parameter server 系统结合上游自研的 worker 来实现 TB 级别的万亿参数的稀疏模型。后来,各家平台也陆续基于这种方案,开发了自己的分布式训练系统,普遍特点是大量使用 id embedding,因此参数量巨大,模型大小也非常夸张。当然,随着开源训练工具 TensorFlow/Pytorch 的流行,使用 TensorFlow/Pytorch 作为 worker,结合自研 ps 的方案也十分流行。究其原因,以 TensorFlow 为例,虽然内置了分布式训练系统,但是对于大规模 id embedding 的支持却非常糟糕,无法作为完整的平台使用。而使用 TensorFlow+ 自研 ps 的方案也存在不少问题,比如自研 ps 一般对于特征输入都有特定的要求、二次开发成本比较高等。 一个典型的分布式 worker-ps 架构 2 业务介绍 metaapp- 推荐广告研发部,主要负责 metaapp 拳头产品...

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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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