介绍一下我们的开源“充电之旅” - 两位新晋 Apache Flink Committer 专访
本文出自字节跳动流式计算团队的方勇、胡伟华同学专访。两位同学在 Apache Flink 社区主要贡献了包括 Runtime Coordinator、Streaming Warehouse 等相关 Feature。于2023年7月正式受邀成为 Apache Flink Committer。
我的开源参与之路
- 积极回答用户的问题和疑惑,帮助他们更好地理解和使用 Flink;
- 在 Flink 调度和资源管理方面,积极贡献代码,提升调度性能,减少维护成本。
参与开源也是“充电之旅”
- 在这个过程中更深入地了解了开源社区的运行机制,更加熟悉后续如何鼓励团队其他成员参与社区以及推动内部功能进入社区流程;
- 在社区交流过程中,认识了更多相关领域的伙伴,方便互相沟通,了解行业目前的进展和技术方向;
- 可以更及时地获取社区以及开源系统目前正在推进的技术方向和核心功能,理解相关功能的背景和方案选型,有助于更好地推动系统在公司内部的技术规划和演进;
- 社区对技术方案、技术实现以及相关问题的思考相对内部更注重合理性和可扩展性,这些也可以持续沉淀到团队内部,推进团队技术成长。
“先行者”的小建议
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社区供稿 | 源码解析ChatGLM2多轮对话训练方法的不足,以及改进方法
01 前言 🎉Firefly项目支持微调ChatGLM2模型啦,我们实现了一种比ChatGLM2官方更加充分高效的多轮对话训练方法,并且沿袭了官方的数据组织格式。 在此之前,很多同学询问Firefly项目是否支持微调ChatGLM或ChatGLM2模型,而我们迟迟未进行适配的原因主要如下: 此前,Firefly虽然已支持微调Llma2、Llama、Baichuan、InternLM、Ziya、Bloom等开源大模型,但都是在Pretrain模型上进行指令微调,指令数据的组织格式相对自由,可按需自行设计。 ChatGLM不属于严格意义上的Causal Language Model(因果语言模型),因为它存在prefix attention mask的设计。对于prefix而言,它的attention是双向的,而预测部分的attention是单向的,存在一定的适配成本。但ChatGLM2做出了改变,它的注意力是单向的。 ChatGLM2是一个经过指令微调的chat模型,微调时遵从官方的数据组织格式,才能达到最优效果。 Firefly项目有自己独特的多轮对话训练方式。 对于预训练模型,可以...
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7种创建方式,带你理解Java的单例模式
本文分享自华为云社区《《Java极简设计模式》第01章:单例模式(Singleton)》,作者:冰 河。 单例设计模式 看几个单例对象的示例代码,其中有些代码是线程安全的,有些则不是线程安全的,需要大家细细品味,这些代码也是在高并发环境下测试验证过的。 代码一:SingletonExample1 这个类是懒汉模式,并且是线程不安全的 package io.binghe.concurrency.example.singleton; /** * @author binghe * @version 1.0.0 * @description 懒汉模式,单例实例在第一次使用的时候进行创建,这个类是线程不安全的 */ public class SingletonExample1 { private SingletonExample1(){} private static SingletonExample1 instance = null; public static SingletonExample1 getInstance(){ //多...
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