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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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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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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。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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。

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