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云原生场景下,AIGC 模型服务的工程挑战和应对

作者:徐之浩、车漾 “成本”、“性能”和 “效率”正在成为影响大模型生产和应用的三个核心因素,也是企业基础设施在面临生产、使用大模型时的全新挑战。AI 领域的快速发展不仅需要算法的突破,也需要工程的创新。 大模型推理对基础设施带来更多挑战 首先,AI 商业化的时代,大模型推理训练会被更加广泛的使用。比较理性的看待大模型的话,一个大模型被训练出来后,无外乎两个结果,第一个就是这个大模型没用,那就没有后续了;另一个结果就是发现这个模型很有用,那么就会全世界的使用,这时候主要的使用都来自于推理,不论是 openAI 还是 midjourney,用户都是在为每一次推理行为付费。随着时间的推移,模型训练和模型推理的使用比重会是三七开,甚至二八开。应该说模型推理会是未来的主要战场。 大模型推理是一个巨大的挑战,它的挑战体现在成本、性能和效率。 其中成本最重要,因为大模型的成本挑战在于模型规模越来越大,使用的资源越来越多,而模型的运行平台 GPU 由于其稀缺性,价格很昂贵,这就导致每次模型推理的成本越来越高。而最终用户只为价值买单,而不会为推理成本买单,因此降低单位推理的成本是基础设施团队的首要任务...

百度搜索Push个性化:新的突破

作者 | 通用搜索产品研发组 导读 本文简单介绍了百度搜索Push个性化的发展过程,揭示了面临的困境和挑战:如何筛选优质物料、如何对用户精准推荐等。我们实施了一系列策略方法进行突破,提出核心的解决思路和切实可行的落地方案。提升了搜索DAU和点击率,希望本文的内容能为相关从业者带来启发和借鉴价值。 全文5573字,预计阅读时间14分钟。 01 背景 百度搜索一直以来都致力于为用户提供快速、准确的信息获取服务。而搜索Push是百度搜索的一种重要功能,可以帮助用户快速获取他们所需的信息,同时还可以主动触达用户。与传统信息流Push不同,搜索Push通过query的形式推送给用户,用户可以获取自己需要的信息。这种推送方式更加精准,从而更好地满足自己的需求。用户可以通过搜索Push快速获取自己需要的信息,从而更加频繁地使用百度搜索,进而提升搜索DAU。 百度在Push方面也拥有着相当的规模和影响力。然而,百度搜索Push在整体Push中的发送量、点击量UV占比较小,搜索Push还有很大的增长空间,需要采取高效的策略来提升点击率。从以下几个方面进行优化和提升: 1.筛选优质物料:目前搜索物料较为充...

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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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