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从 MLOps 到 LMOps 的关键技术嬗变

本文整理自 2023 年 9 月 3 日 QCon 全球软件开发大会 2023 · 北京站 —— 从 MLOps 到 LMOps 分论坛的同名主题演讲。 本次分享的内容结构如下: 从 MLOps 到 LMOps; MLOps 概述、挑战与解决方案; LMOps 实施挑战与关键技术(大模型推理性能优化、Prompt 构建和自动优化、上下文长度扩展); 未来展望。 1从 MLOps 到 LMOps 众所周知,目前我们实现人工智能的主要技术手段是机器学习技术,特别是其中基于深层神经网络的深度学习技术。机器学习的本质是通过具有学习能力的算法、对数据进行建模的技术。 深度学习借助大规模的算力,解决了机器学习中特征表示的人工干预的瓶颈,在效果上取得了巨大突破。因此,机器学习成为目前人工智能的主流技术。 深度学习和生成式大模型之间的关系,如下图右侧所示,在 2012 年至 2016 年左右,像卷积神经网络、对抗生成网络、ResNet 等经典的深度学习模型,已经在计算视觉、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的效果提升。这些经典深度学习模型既有判别式、也有生成式,它们往往会在 ImageNet、CO...

KubeSphere Marketpalce 上新!Databend Playground 助力快速启动数据分析环境

12 月 5 日,Databend Labs 旗下 Databend Playground(社区尝鲜版)成功上架青云科技旗下 KubeSphere Marketplace 云原生应用扩展市场,为用户提供一个快速学习和验证 Databend 解决方案的实验环境。 关于 Databend Playground Databend 是使用 Rust 研发、完全⾯向云架构、基于对象存储构建的新一代云原生数据仓库。具有即时扩缩容能力,能在数分钟内增加数百倍的算力,为企业提供了一个基于对象存储、湖仓一体化、计算和存储分离的大数据管理和分析集中式平台。实现了一份数据,统一计算入口,供多用种业务使用,从而助力企业更准确地洞察业务、制定战略,很好的满足了客户私有化部署的不同需求。 Databend Playground 致力于为 Databend 提供一站式的部署、运维和查询可视化方案。借助 KubeSphere 的拓展系统,Databend Playground 支持一键安装设置带有前端 SQL IDE 支持的简易数据分析环境,而无需关注规模化部署问题。 目前,Databend Playground 支...

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