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云原生 Kafka AutoMQ 1.1.0 正式发布

AutoMQ 介绍 Apache Kafka 自诞生之日起,就以其卓越的设计和强大的功能,很快成为了流系统领域的事实标准。它不仅定义了现代流系统的架构,更以其独特的分布式日志抽象,为实时数据流的处理和分析提供了前所未有的能力。Kafka 的成功,在于它能够满足各种规模企业对于高吞吐量、低延迟数据处理的需求,经过多年的发展铸就了极其丰富的 Kafka 生态并被广泛应用于各种生产场景。 然而,随着云计算和云原生技术的飞速发展,Kafka 面临的挑战也日益严峻。传统的存储架构已难以适应云环境下用户对更优成本、弹性的诉求,这引发了大家对 Kafka 存储模型的重新思考。分层存储(Tiered Storage)一度被视为可能的解决方案,它试图通过将数据分层存储在不同的介质上,来降低成本并延长数据的生命周期。但实践表明,这种方法并没有彻底解决 Kafka 的痛点,反而增加了系统的复杂性和运维难度。 AutoMQ 是一个源代码开放的 Kafka 分叉项目,通过存算分离的方式将 Kafka 的存储层替换成了基于 S3 和 EBS 的共享存储架构,并且复用了 Kafka 100% 的计算层代码,保证...

欢迎 Stable Diffusion 3 加入 🧨 Diffusers

作为 Stability AI 的 Stable Diffusion 家族最新的模型, Stable Diffusion 3 (SD3) 现已登陆 Hugging Face Hub,并且可用在 🧨 Diffusers 中使用了。 Stable Diffusion 3 https://stability.ai/news/stable-diffusion-3-research-paper 当前放出的模型版本是 Stable Diffusion 3 Medium,有二十亿 (2B) 的参数量。 针对当前发布版本,我们提供了: Hub 上可供下载的模型 Diffusers 的代码集成 SD3 的 Dreambooth 和 LoRA 训练脚本 SD3 新特性 模型 作为一个隐变量扩散模型,SD3 包含了三个不同的文本编码器 ( CLIP L/14 、 OpenCLIP bigG/14 和 T5-v1.1-XXL ) 、一个新提出的多模态 Diffusion Transformer (MMDiT) 模型,以及一个 16 通道的 AutoEncoder 模型 (与 Stable Diffusion...

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