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叮咚买菜基于 Apache Doris 统一 OLAP 引擎的应用实践

导读: 随着叮咚买菜业务的发展,不同的业务场景对数据分析提出了不同的需求,他们希望引入一款实时 OLAP 数据库,构建一个灵活的多维实时查询和分析的平台,统一数据的接入和查询方案,解决各业务线对数据高效实时查询和精细化运营的需求。经过调研选型,最终引入 Apache Doris 作为最终的 OLAP 分析引擎,Doris 作为核心的 OLAP 引擎支持复杂地分析操作、提供多维的数据视图,在叮咚买菜数十个业务场景中广泛应用。 作者|叮咚买菜资深数据工程师 韩青 叮咚买菜创立于 2017 年 5 月,是一家专注美好食物的创业公司。叮咚买菜专注吃的事业,为满足更多人“想吃什么”而努力,通过美好食材的供应、美好滋味的开发以及美食品牌的孵化,不断为人们提供美好生活的解决方案,致力让更多人吃得新鲜、吃得省心、吃得丰富、吃得健康......以更美好的舌尖体验,为现代家庭创造美味与幸福感。 业务需求 随着叮咚买菜业务的发展,不同的业务场景对数据分析提出了不同的需求,这些需求最终被数据看板、实时 Ad-Hoc、行为分析、B/C 端业务平台和标签平台等系统应用所承载,为实现这些系统应用,叮咚大数据希望引入...

微软开源 DeepSpeed-Chat:让类 ChatGPT 千亿大模型提速省钱 15 倍

在利用 OpenAI 的 GPT-4 为 Bing Chat、 Bing Image Creator、Microsoft 365 Copilot、Azure OpenAI Service 和GitHub Copilot X引入了类似 ChatGPT 的功能后。微软现又宣布推出 DeepSpeed-Chat,一种用于 RLHF 训练的低成本开源解决方案,基于微软开源的深度学习优化库 DeepSpeed;声称即使是使用单个 GPU,任何人也都可以创建高质量的 ChatGPT 式模型。 该公司表示,尽管开源社区付出了巨大的努力,但目前仍缺乏一个支持端到端的基于人工反馈机制的强化学习(RLHF)的规模化系统,这使得训练强大的类ChatGPT 模型十分困难。ChatGPT 模型的训练是基于 InstructGPT 论文中的 RLHF 方式,与常见的大语言模型的预训练和微调截然不同,使得现有深度学习系统在训练类 ChatGPT 模型时存在种种局限。因此,为了让 ChatGPT 类型的模型更容易被普通数据科学家和研究者使用,并使 RLHF 训练真正普及到 AI 社区,他们发布了 DeepSpeed-...

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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。

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