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HBase 在统一内容平台业务的优化实践

作者:来自 vivo 互联网服务器团队-Leng Jianyu、Huang Haitao HBase是一款开源高可靠性、扩展性、高性能和灵活性的分布式非关系型数据库,本文围绕数据库选型以及使用HBase的痛点展开,从四个方面对HBase的使用进行优化,取得了一些不错效果。 一、业务简介 统一内容平台主要承担vivo内容生态的内容审核、内容理解、内容智作和内容分发等核心功能,通过聚合全网内容,建设行业级的业务中台和内容生态,为上下游提供优质可靠的一站式服务,目前服务的业务方包括视频业务、泛信息流业务等。 作为一个内容中台,每天要新增存储大量图文和视频内容来满足分发的需要。与此同时,对这些内容加工处理的数据也都需要存储,包括基础信息,分类标签信息,审核信息等等。而且不仅仅是需要存储的数据量级很大,对数据的读取和写入操作也非常频繁,当前对数据库的读写主要集中在两个方面: 核心链路的内容处理包含了大量对内容特征信息的读取和写入操作; 对外提供的查询服务会产生很多回源查询数据库的操作。 在经过多年累积后,当前存储的数据量越变越大,并且可以预见数据量级会不断膨胀下去,如何选择一种可靠的存储选型,来...

给 「大模型初学者」 的 LLaMA 3 核心技术剖析

编者按: 本文旨在带领读者深入了解 LLaMA 3 的核心技术 ------ 使用 RMSNorm 进行预归一化、SwiGLU 激活函数、旋转编码(RoPE)和字节对编码(BPE)算法。RMSNorm 技术让模型能够识别文本中的重点,SwiGLU 激活函数则如同"神笔",让模型生成的文本更加突出重点且易于理解;RoPE 赋予了模型处理序列中词语位置的灵活性,而 BPE 算法则有效提升了模型处理长文本的能力。 从开发环境配置到项目逻辑梳理,各组件的介绍与构建,再到模型组件的整合,本文将带你一步步走过从文本数据分词到创建嵌入、从注意力机制到多头注意力实现的全过程。仅需具备一定的 Python 编程基础,并对神经网络和 Transformer 架构有基本的认识,便能跟随本文的指引,观察 LLaMA 3 如何根据输入生成输出,见证它如何基于输入生成连贯且有意义的文本。 本文作者提供了完整的代码示例和详细的指导文档,无需 GPU ,仅需 17 GB RAM 即可开始实践。无论是希望深化理论认识还是渴望实践技能提升,本文都将是不可多得的优质内容。 作者 | Fareed Khan 编译 | 岳扬 ...

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Tomcat是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定,而且免费,因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可,成为目前比较流行的Web 应用服务器。

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