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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...

KubeAI大模型推理加速实践|得物技术

一、背景 最近我们在生产环境批量部署了大模型专用推理集群,并成功让包括70B在内的大模型推理速度提升50%,大幅缩减部署成本,稳定应用于生产环境。本文基于我们在部署大模型推理集群时的一些经验,分享一些有效提升大模型的推理速度方法。最后,我们在结尾处推荐了几个经过我们评测且表现优异的大模型推理框架。希望这些建议能帮助读者在项目中选择适合自己的推理框架。 OpenAI的科学家Hyung Won Chung在2023年的公开演讲《Large Language Models》[8]中指出,大模型的某些能力仅在达到特定规模时才能显现,可见未来大模型的参数量肯定会越来越大,这也是大模型的发展趋势。随着参数量的增加,对大模型的推理速度要求越来越高,有哪些方法可以提高大模型的推理速度或吞吐量? 首先我们将探讨大模型的加速优化方向,随后文章将依据时间线,介绍一些业界内较为经典的实用大模型加速技术,包括但不限于“FlashAttention[1]”和“PageAttention[3]”等技术。 以下为按时间顺序业界的一些经典大模型推理加速技术,本文试图为读者提供一个按时间发展顺序的大模型加速方法综述。 ...

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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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