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TabbyML —— 自托管 AI 编程助手

Tabby 是自托管的 AI 编程助手,也是 GitHub Copilot 的开源、本地替代方案。 特点 自托管,不需要 DBMS 或云服务 用于可视化和配置模型和 MLOps 的 Web UI OpenAPI 接口,易于与现有的基础设施整合 消费者级别的 GPU 支持 演示 Docker 最简单的方法是使用 Docker 镜像: # Create data dir and grant owner to 1000 (Tabby run as uid 1000 in container) mkdir -p data/hf_cache && chown -R 1000 data docker run \ -it --rm \ -v ./data:/data \ -v ./data/hf_cache:/home/app/.cache/huggingface \ -p 5000:5000 \ -e MODEL_NAME=TabbyML/J-350M \ tabbyml/tabby

RocketMQ消费者是如何负载均衡的

摘要:RocketMQ 支持两种消息模式:集群消费( Clustering )和广播消费( Broadcasting )。 本文分享自华为云社区《一文讲透RocketMQ消费者是如何负载均衡的》,作者:勇哥java实战分享。 RocketMQ 支持两种消息模式:集群消费( Clustering )和广播消费( Broadcasting )。 集群消费:同一 Topic 下的一条消息只会被同一消费组中的一个消费者消费。也就是说,消息被负载均衡到了同一个消费组的多个消费者实例上。 广播消费:当使用广播消费模式时,每条消息推送给集群内所有的消费者,保证消息至少被每个消费者消费一次。 我们重点讲解下集群消费的消费流程 ,因为集群消费是使用最普遍的消费模式,理解了集群消费,广播消费也就能顺理成章的掌握了。 集群消费示例代码里,启动消费者,我们需要配置三个核心属性:消费组名、订阅主题、消息监听器,最后调用 start 方法启动。 消费者启动后,我们可以将整个流程简化成: 消费端的负载均衡是指将 Broker 端中多个队列按照某种算法分配给同一个消费组中的不同消费者。 负载均衡是每个客户端独立进行计...

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