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百度Feed业务数仓建模实践

作者 | XY 导读 Feed,即个性化推荐信息流,是百度 App 上承载各种类型内容(如文章、视频、图集等)的重要 topic。本文概要讲述了随着业务发展,移动生态数据研发部在 Feed 数据宽表建模上的演进过程以及一些实践:整合流量、内容、用户等数据,建设多版本宽表,实现 feed 数仓的一致性,简化数仓取数逻辑,降低成本提升效率。 全文3312字,预计阅读时间9分钟。 01 引言 在宽表建模阶段之前,feed 数仓是按照传统的数仓分层建模思路进行,按照 ods---->dwd---->dws---->ads 层进行建模,在这四层之外,还有维表 dim 层。数仓建模数据较为分散,不同主题的表分散在不同的数据表,数仓复杂且存在大量冗余:数仓各层近百张表,总体数据量近50P。下游使用数据拼接成本较高,对于内部数仓和外部用户使用,都有巨大的解释成本和使用成本。 随着业务对数据使用精细化分析的需求增多,以及底层工具对数据计算和数据查询速度的提升,数据建设的思路转向建设大宽表,尽可能下沉业务逻辑到表中,隐藏复杂性。 Feed 数仓在宽表建模阶段,共分为三个阶段: 小时级核心...

xinference 0.13.0 版本发布

🎉 Xinference v0.13.0 正式发布!Apple M系列专用后端 MLX 来临,Mac 上加速高达 40% 🚀。目前已支持 qwen2 和 gemma-2。阿里云镜像也如约而至,且容量大幅缩减,解决大家在国内拉取 docker 的痛点。详细更新内容如下: - 新增内置支持模型 📦 - qwen2 gguf格式 📝 - gemma-2-it 💻 - 新功能 🚀 - transformers推理后端支持开启continuous batching(连续批处理),优化LLM同时服务多请求的吞吐。支持generate / chat / vision任务,欢迎试用。详见:https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/user_guide/continuous_batching.html 📊 - 支持mac arm芯片平台下的高速推理引擎MLX - 官方GPU镜像以vllm镜像为基础进行重构。大幅减少镜像体积,要求宿主机cuda版本12.4+和nvidia驱动版本550+。详见:https://inference.read...

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