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18. 从零开始编写一个类nginx工具, 主动式健康检查源码实现

wmproxy wmproxy将用Rust实现http/https代理, socks5代理, 反向代理, 静态文件服务器,后续将实现websocket代理, 内外网穿透等, 会将实现过程分享出来, 感兴趣的可以一起造个轮子法 项目地址 gite: https://gitee.com/tickbh/wmproxy github: https://github.com/tickbh/wmproxy 为什么我们需要主动   主动可以让我们掌握好系统的稳定性,假设我们有一条连接不可达,连接超时的判定是5秒,需要检测失败3次才认定为失败,那么此时从我们开始检测,到判定失败需要耗时15秒。    如果此时我们是个高并发的系统,每秒的QPS是1000,我们有三个地址判定,那么此时我们有1/3的失败概率。那么在15秒内,我们会收到15000个请求,会造成5000个请求失败,如果是重要的数据,我们会丢失很多重要数据。    如果此时客户端拥有重试机制,那么客户端在失败的时候会发起重试,而且系统可能会反复的分配到那台不可达的系统,将会造成短时间内请求数激增,可能引发系统的雪崩。    所...

DeepSpeed: 大模型训练框架 | 京东云技术团队

背景: 目前,大模型的发展已经非常火热,关于大模型的训练、微调也是各个公司重点关注方向。但是大模型训练的痛点是模型参数过大,动辄上百亿,如果单靠单个GPU来完成训练基本不可能。所以需要多卡或者分布式训练来完成这项工作。 一、分布式训练 1.1 目前主流的大模型分布式训练主要包括两种: 数据并行训练 模型并行训练 二、DeepSpeed DeepSpeed是由Microsoft提供的分布式训练工具,旨在支持更大规模的模型和提供更多的优化策略和工具。对于更大模型的训练来说,DeepSpeed提供了更多策略,例如:Zero、Offload等。 2.1 基础组件 分布式训练需要掌握分布式环境中的基础配置,包括节点变化、全局进程编号、局部进程编号、全局总进程数、主节点等。这些组件都跟分布式训练紧密相关,同时组件之间也有非常大的联系,例如通信联系等。 2.2 通信策略 既然是分布式训练,那机器之间必须要保持通信,这样才可以传输模型参数,梯度参数等信息。 DeepSpeed提供了mpi、gioo、nccl等通信策略 通信策略 通信作用 mpi 它是一种跨界点的通信库,经常用于CPU集群的分布式训练 ...

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