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互联网高可用架构探讨 | 京东云技术团队

高可用指标与问题 高可用,英文单词High Availability,缩写HA,它是分布式系统架构设计中一个重要的度量。业界通常用多个9来衡量系统的可用性,如下表: 既然有可用率,有一定会存在不可用的情况。系统宕机一般分为有计划的和无计划的,有计划的如日常维护、系统升级等,无计划的如设备故障、突发断电等。我们对此作如下分类: 1.设备故障:机房断电、硬盘损坏、交换机故障。 2.网络故障:网络带宽拥堵、网络连接中断。 3.安全问题:利用系统漏洞进行网络攻击。 4.性能问题:CPU利用率太高、内存不足、磁盘IO过载、数据库慢SQL。 5.升级维护:由于业务变更或技术改进而引起的系统升级。 6.系统问题:分布式系统中存在服务的依赖而导致数据的不一致性,或是核心服务出现异常。 高可用主要手段 负载均衡 负载均衡(Load Balance),它将工作任务分发到多个工作单元上进行运行,它可以提高网络设备的带宽,提升网络数据处理能力,增强网络的稳定性。可防止机房断电、网络设备故障等问题。 负载均衡的实现可分为硬件负载与软件负载。硬件负载由专门的设备完成专门的任务,这种方式性能较高同时成本也高;软件负...

落地领域大模型应知必会 (1) :主要微调方法总览

编者按:随着大规模预训练模型的发展和应用,大模型微调技术已经在很多领域都有了突破性的进展,并推动了人工智能技术的发展与应用。 本文会简要介绍上下文学习(in-context learning)的含义,并介绍对LLMs进行微调的各种可行方式。还能够帮助我们了解如何选择大语言模型的微调方法。 快快阅读此文,开启一趟大模型微调学习之旅吧! 以下是译文,Enjoy! 本文经原作者授权,由Baihai IDP编译。如需转载译文,请联系获取授权。 原文链接:https://magazine.sebastianraschka.com/p/finetuning-large-language-models 作者|SEBASTIAN RASCHKA, PHD 编译 | 岳扬 在如今高速发展的人工智能领域,高效地利用大语言模型(LLMs)已经变得越来越重要。但是,利用大语言模型的方式太多了,如果你才刚刚开始接触它,可能会感到不知所措。 实质上,我们可以通过两种主要方式将预训练大语言模型用于新任务:上下文学习(in-context learning)以及微调(finetuning) 。 本文我们将简要介绍上下...

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