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实践总结|前端架构设计的一点考究

本文总结了作者在日常/大促业务的“敏捷”开发过程中产生的疑惑,并尝试做出思考得到一些解决思路和方案。在前端开发和实践过程中,梳理了一些简单设计方案可以缓解当时“头疼” 的几个敏捷迭代问题,并实践在项目迭代中。 背景 ▐为什么会有这一篇文章? 在日常/大促业务的“敏捷”开发过程中逐渐产生的几个疑惑,尝试地做出思考并想得到一些解决思路和方案。 总的来说,在前端开发和实践过程中,梳理了一些简单设计方案可以缓解当时让我 “头疼” 的几个敏捷迭代问题,并实践在项目迭代中。 ▐因此个人对这篇文章有三个小目的: 梳理清楚个人真正疑惑开发迭代的问题在哪,解决的核心是什么,温故而知新。 提供前端架构设计的思考&方案,来缓解日常/大促敏捷迭代问题,希望可以得到一些拍砖~ 能让项目协同的同学能初步理解个人对于前端结构设计,方便他人理解这样搞的原因背景,快速磨平协同上的一些理解和开发成本 💰。  疑惑 先抛出主要的几点问题,在业务迭代过程中你为什么会疑惑(WHY),疑惑什么问题(WHAT),会以什么方式解决(HOW)? 在业务需求的敏捷迭代中,单看逻辑和视觉的变更都不难,为何结合起来迭代如此花费成...

大模型存储实践:性能、成本与多云

大模型应用领域的迅猛发展,也推动着基础技术领域持续探索和进步。文件存储服务在 AI 基础设施中成为不可或缺的重要部分。 在过去 18 个月的时间里,JuiceFS团队与 MiniMax,阶跃星辰,智谱 AI,面壁智能,零一万物等大模型团队展开了交流与合作,已经支持了多家客户生产环境中数千卡的训练任务。 在这篇文章中,我们将分享大型语言模型在存储领域面临的一些挑战与 JuiceFS 在服务这些场景时的实践经验,为相关企业提供参考。 01 存储系统性能与成本之间的平衡 在大家刚开始投入到预训练模型时,有这样一种观点:GPU 很贵,相比之下存储的成本忽略不计,可以直接选性能最好最贵的存储方案。典型的高性能文件系统有 GPFS、Lustre、Weka,以及其他高性能 NAS 等。这些系统通常依赖全闪存(NVMe) 和高性能网络提供极致性能。 同时,当算力、数据与团队投入都增大的时候,我们又看到了几个新的事实: 零一万物在其最新发表的论文《Yi: Open Foundation Models by 01.AI》(以下简称《Yi 论文》),其预训练数据集包含 3T tokens,通过 BPE to...

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