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Shopee 在 Alluxio 加速 AI 训练的实践与探索

分享嘉宾 孙颢宁 Shopee Data Infra 分布式存储开发工程师 分享大纲 AI 平台面临的挑战 Alluxio加速AI 训练的实践 Alluxio 的性能探索 Alluxio 的大版本滚动升级 未来规划 观看完整分享 AI 平台面临的挑战 在打造 AI 平台前,不同部门的算法团队都需要自己去申请购买云服务,资源利用率低。公司决定搭建训练机房,构建 AI 平台。我们开发 AI 平台面临的如下几大挑战: 数据规模 数据是驱动 AI 技术发展的重要基础。随着 AI 技术的不断发展,训练模型所需的数据量也在迅速增加,从数百GB到TB级别不等,需要有效地存储和管理这些数据。 数据访问 在分布式训练环境中, 数据传输要求高效的协议以及带宽管理来做支撑,训练过程中会有大量读写,可能导致 I/O 瓶颈,从而影响训练速度。 调度和资源管理 AI 平台面向所有算法开发人员,会运行大量任务,此时,高效的任务调度变得极为重要,需要它来保证任务的负载均衡,同时需要确保计算资源和存储资源的高效利用。 数据存储方面,训练的原始数据是存储在 HDFS 上的,AI 平台还会使用对象存储。任务调度和资源分...

DDD学习与感悟——向屎山冲锋

软件系统是通过软件开发来解决某一个业务领域或问题单元而产生的一个交付物。而通过软件设计可以帮助我们开发出更加健壮的软件系统。因此,软件设计是从业务领域到软件开发之间的桥梁。而DDD是软件设计中的其中一种思想,旨在提供一种大型复杂软件的设计思路和规范。通过DDD思想可以让我们的业务架构、系统架构、部署架构、数据架构、工程架构等都具备高扩展性、高维护性和高测试性。 但是落地DDD是一件很困难的事情。首先在思想认知层面就比较难以突破。 DDD本身是一种思想,不是某种具体的技术,因此在代码实现和系统架构层面没有约束。而由于市面上成熟的ORM框架(比如hibernate、mybatis等),使得大部分软件开发都是直接面向数据库开发。在传统开发中的应用分层架构又和DDD思想的分层架构很类似。从而导致很多人在初学DDD时有一定的理解偏差,从而导致无法落地DDD思想。 这篇文章记录我对DDD的学习、感悟与项目工程代码重构实战心得! 一、Domin Primitive 领域“元数据”的意思。主要是讲解领域的基本准则。这也是使用DDD思想的基本准则。 1.1 隐性的概念显性化 exp:电话号码通常是由区号...

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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。

Rocky Linux

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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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