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使用开源时序数据库 GreptimeDB 存储开源实时监控 HertzBeat 的指标度量数据 什么是 GreptimeDB GreptimeDB 是一款开源、分布式、云原生时序数据库,融合时序数据处理和分析。 完善的生态系统,支持大量开放协议,与 MySQL/PostreSQL/PromQL/OpenTSDB 等兼容,学习成本低,开箱即用。 时序、分析混合负载,支持高并发的读/写;原生支持 PromQL, 支持 SQL/Python 进行强大的库内分析。 高效存储与计算,通过对象存储和高数据压缩率实现超低的存储成本。内置数据分析解决方案,避免将数据复制到外部数据仓库。 分布式、高可靠与高可用,通过解耦的云原生架构,轻松独立地扩展每个模块。通过可配置的副本和自动的故障转移机制,确保数据的可靠性和可用性。 Cloud: GreptimePlay https://greptime.com/playground 什么是 HertzBeat HertzBeat 一个拥有强大自定义监控能力,无需 Agent 的开源实时监控告警工具。 集 监控+告警+通知 All in one,支持对应用服务,数...

GPT大语言模型Vicuna本地化部署实践(效果秒杀Alpaca) | 京东云技术团队

背景 上一篇文章《GPT大语言模型Alpaca-lora本地化部署实践》介绍了斯坦福大学的Alpaca-lora模型的本地化部署,并验证了实际的推理效果。 总体感觉其实并不是特别理想,原始Alpaca-lora模型对中文支持并不好,用52k的中文指令集对模型进行fine-tuning之后,效果依然达不到网上说的媲美GPT-3.5的推理效果,验证了那句话:“事不目见耳闻,而臆断其有无,可乎?” 在具有3块Tesla P40显卡的服务器上,利用3块GPU显卡加载模型参数和计算,进行一次简单的推理(非数学运算和逻辑运算)也需要大概30s-1min的时间,效率简直慢的惊人。在京东云GPU云主机部署上,虽然推理效率提高了很多,用中文数据集对模型进行了fine-tuning,然而对中文的支持也并不是很好,经常会出现乱码、重复问题、词不达意等情况。 最近大模型也同雨后春笋般的层出不穷,各个大厂和科研机构都推出了自己的大模型,其中基于LLaMA(开源且好用)的最多,所以决定再看看其他模型,有没有推理效果好,中文支持好,同时推理效率高的模型。 经过筛选,Vicuna-13B的推理效果据说达到了ChatG...

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