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Apache Doris 入门 10 问

基于 Apache Doris 在读写流程、副本一致性机制、 存储机制、高可用机制等方面的常见疑问点进行梳理,并以问答形式进行解答。在开始之前,我们先对本文相关的名词进行解释: FE:Frontend,即 Doris 的前端节点。主要负责接收和返回客户端请求、元数据以及集群管理、查询计划生成等工作。 BE:Backend,即 Doris 的后端节点。主要负责数据存储与管理、查询计划执行等工作。 BDBJE:Oracle Berkeley DB Java Edition, 在 Doris 中,使用 BDBJE 完成元数据操作日志的持久化、FE 高可用等功能。 Tablet:Tablet 是一张表实际的物理存储单元,一张表按照分区和分桶后在 BE 构成分布式存储层中以 Tablet 为单位进行存储,每个 Tablet 包括元信息及若干个连续的 RowSet。 RowSet:RowSet 是 Tablet 中一次数据变更的数据集合,数据变更包括了数据导入、删除、更新等。RowSet 按版本信息进行记录。每次变更会生成一个版本。 Version:由 Start、End 两个属性构成,维护数据变...

MoE模型性能还能更上一层楼?一次QLoRA微调实践

Fine-Tuning Mixtral 8x7B with QLoRA:Enhancing Model Performance 🚀 编者按:最近,混合专家(Mixture of Experts,MoE)这种模型设计策略展现出了卓越的语言理解能力,如何在此基础上进一步提升 MoE 模型的性能成为业界热点。 本文作者使用一种名为 QLoRA 的方法,通过量化和 LoRA 技术对 MoE 模型 Mixtral-8x7B 进行微调,以期大幅提高其性能。 作者详细阐明这种方法的诸多优势,包括显著增强 MoE 模型的理解生成能力、计算效率更高等。文中还逐步介绍了使用 QLoRA 微调 Mixtral-8x7B 的全过程。 本文探索了使用 QLoRA 推动 MoE 模型的性能改进这一技术方案。期待未来更多关于 MoE 模型的性能改进方案出现! 一、简介 目前整个业界都希望经过优化的模型能够表现出卓越的性能,这一追求不断推动着自然语言理解(natural language understanding)的发展。Mixtral-8x7B Mixture of Experts(MoE)模型就是其中之一,该...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。