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openKylin 2.0 揭秘 | 新一代不可变系统的设计与实现

在之前文章中,我们向大家揭秘了什么是不可变系统以及不可变系统相较于传统操作系统具有哪些优势。今天我们继续向大家深入揭秘openKylin不可变系统的特性具体是如何设计和实现的! UpdateManager SIG基于OSTree技术为原生openKylin操作系统设计并实现了不可变操作系统特性,同时,为尽可能保障在安装、启动、UI界面和用户操作等方面与传统操作系统保持一致,还在文件系统结构、安装方式、启动流程、版本控制方式和版本存储库等特性方面进行了针对OSTree技术特点的设计改造。具体如下: 01文件系统结构 openKylin不可变系统的目录结构与传统Linux发行版相比有一些不同,主要体现在采用OSTree管理文件系统版本、强调不可变系统的特性以及将用户程序和数据都视为不可变的。这些设计使得其在系统稳定性和可靠性方面有所提升。具体实现如下: ➢/usr /usr及其下面的所有内容都是只读的。 /usr /bin→/usr/bin /lib→/usr/lib /lib64→/usr/lib64 /sbin→/usr/sbin ➢/var 系统运行时状态的存储位置。/var目录是...

RWKV-5-World 7B 模型开源——最环保、最节能的 AI 模型

2024年1月28日,RWKV开源基金会宣布开源RWKV-5-World 7B模型。 据介绍,“RWKV-5-World 7B”是 RWKV 第五代架构7B参数大模型,也是RWKV迄今为止多语言性能最强的开源大模型。根据性能评测数据显示,在100% attention-free和只训练1.1T tokens的前提下,RWKV-5 7B模型的多语言性能超过Mistral,英文性能看齐LlaMa2。 RWKV模型介绍 RWKV是一种创新的深度学习网络架构,它将Transformer与RNN各自的优点相结合,同时实现高度并行化训练与高效推理,时间复杂度为线性复杂度,在长序列推理场景下具有优于Transformer的性能潜力。 RWKV-v5架构模型能力指标接近Llama2,但推理成本降低2~10倍,训练成本降低2~3倍。 如上图所示,对比RWKV-v4架构,在使用相同训练数据集的情况下,RWKV-v5的多语言能力大幅提升,整体提升约4%。而对比其他同为7B参数的模型,RWKV-5 7B的多语言表现亦处于领先地位。 官方介绍称,在相同参数大小(7B)的模型独立基准测试中,RWKV是世界上最环保...

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