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MLOps 学习之旅「GitHub 热点速览」

又是 AI 神仙打架的一周,上周 OpenAI 发布了最新的 GPT-4o 模型,而谷歌也紧跟着开源了 Gemma 2 模型。随着 AI 大模型不断地变强,各大科技巨头正利用它们重塑自家的产品,这也让大模型算法工程师变得炙手可热,相关岗位需求正旺。 对于普通程序员来说,想要转型成为大模型算法专家,可能会感觉难于登天。毕竟,搞算法研究不是刷刷题或背一下“八股文”就能上手的。但是,可以尝试通过 MLOps(机器学习运维,偏工程),逐步切入到大模型领域。上周 GitHub 热榜就有一个免费的 MLOps 课程:mlops-zoomcamp,专为对机器学习工程化感兴趣的软件工程师准备的教程。不知道你每天要花多少时间去刷信息流,Glance 是一个面板可以整合显示各种信息,让你对自己关注的信息一目了然。如果你对编译技术感兴趣,那这个 N64Recomp 可以将 N64 游戏编译成 C 代码的开源项目,一定符合你的胃口。 最后,学习提高之余可以了解一下,替代 Ngrok 的 Piko 和华硕奥创中心的开源替代品 G-Helper,更新下你的工具箱。 本文目录 1. 开源热搜项目 1.1 轻松整合信...

eBPF + LLM:实现可观测性智能体的基础设施

本文整理自云杉网络 DeepFlow 产品负责人向阳在 QCon 全球软件开发大会(北京站)2024 上的演讲分享,主题为「eBPF + LLM:实现可观测性智能体的基础设施」。回看链接,PPT下载。 报名倒计时第二天!快来参与可观测性开源开发者Meetup | 南京站 今天很高兴与大家分享 DeepFlow 在可观测性智能体方面所做的一些工作。今天的话题主要包括两个方面:如何使用 eBPF 解决数据质量的问题,如何在此基础上使用 LLM 构建高效率的智能体。从这两方面出发,我们能看到为何说 eBPF 和 LLM 是实现可观测性智能体的关键基础设施。 上面第一个问题实际上是一个数据治理问题,得到高质量数据有很多方法,例如利用组织规范要求、提升研发工程效能等。今天我分享的主要是后者,具体来说是如何利用 eBPF 这种创新的技术零侵扰获取全栈可观测性数据。在我们有了高质量数据之后,利用 LLM,结合提示词工程、RAG、微调等手段,才能够建设高效的可观测性智能体。今天分享的实践来自于我们的可观测性产品 DeepFlow,同时它也是一个越来越流行的开源项目。最后我也会分享一下关于可观测性智能体...

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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。

Spring

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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。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。