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DataSophon —— 云原生大数据管家

DataSophon 是Java为主要语言开发的新一代云原生大数据管家,致力于快速实现部署、管理、监控以及自动化运维大数据云原生平台,帮助用户快速构建起稳定、高效、可弹性伸缩的大数据云原生平台。 主要特性 极易部署,用户仅需几步即可完成初始化环境配置,从而快速地完成大规模大数据集群的部署,支持数千个节点规模。 全面兼容开源生态,基于开放式的管理架构,已集成多种常用大数据组件,包括数据集成、数据存储、计算引擎、任务调度、权限管理等大数据处理的各个环节。 兼容复杂环境,极简的架构设计,使其极易适配各种复杂环境,支持arm和x86机器混合部署,支持常用的Linux生态操作系统。 便捷运维,基于生产实践展示用户最关心的监控指标,可方便地对集群、节点和服务进行监控和运维操作,助您大幅提升运维工作效率。 安全可靠,DataSophon支持Kerberos身份认证和数据加密,使用Ranger数据访问控制,从而支持数据加密和权限控制,保证数据安全。 便捷告警,支持告警组和告警指标管理,监控指标全面丰富,用户可根据监控指标自定义告警组和告警指标。 产品架构 技术架构

Mistral AI 发布 73 亿参数模型,“碾压” Llama 2 13B

法国人工智能初创公司Mistral AI 宣布推出其首款大语言模型 Mistral 7B 是一个,号称是迄今为止同规模产品中最强大的语言模型;在 Apache-2.0 许可下开源,可完全免费使用,不受任何限制。 Mistral AI 是一个成立仅六个月的初创公司,于 6 月份筹集了 1.18 亿美元的巨额种子轮资金,据称是欧洲历史上最大的种子轮融资。Mistral 7B 是一个拥有 73 亿参数的模型。该公司声称在涵盖一系列任务的基准测试中,Mistral 7B 的表现均显著优于 Llama 2 7B 和 13B,并且与 Llama 34B 相当。 在涵盖数学、美国历史、计算机科学、法律等 57 个科目的大规模多任务语言理解 (MMLU) 测试中,Mistral 7B 模型的准确率为 60.1%,Llama 2 7B 和 13B 的准确率略高于分别为 44.4% 和 55.6%。 在常识推理和阅读理解测试中,Mistral 7B 的准确率也超过了两个 Llama 模型。在世界知识测试中,Llama 2 13B 与 Mistral 7B 不相上下,Mistral 称这可能是由于模型的参数...

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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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