2024年社区高光时刻总结!
亲爱的朋友们,让我们把时间的快门按下,一起回顾这一年的点点滴滴。就像翻阅一本精彩的相册,每一张照片都记录着我们Apache DolphinScheduler社区的欢笑和泪水。那么,准备好了吗?让我们一起跳进时光机,回顾社区里2024年那些难忘的瞬间吧!
时光荏苒,新年将至,2025年,愿我们所有人的梦想照进现实,愿所有愿美好如期而至!
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性能媲美裸金属,边缘场景高性能虚拟机技术揭秘
文章转载至【字节跳动SYS Tech】公众号。原文链接点击:性能媲美裸金属,边缘场景高性能虚拟机技术揭秘 作者: STE & 边缘云 一、 走进边缘云: 边缘计算背后的性能需求 火山引擎边缘计算节点 随着人工智能、自动驾驶、云游戏、直播音视频等应用场景的大规模落地,这些应用对数据处理的时效性、安全性提出了更高要求,集中式云计算模式难以完全满足其在网络时延、带宽成本、数据安全等方面的需求,伴随用户对云计算服务能力的多元化需求,边缘计算应运而生。边缘计算基于靠近应用和数据源头的网络边缘位置,就近提供计算、网络、存储、安全、智能等服务,据 IDC 报告显示,到2024年底,全球在边缘计算上的支出预计将达到 2320 亿美元。同时,Gartner 报告显示,到2025年底,全球 75% 的企业生成数据将会在边缘产生和处理。 边缘计算节点是火山引擎边缘云提供的通用化边缘计算服务,其基于覆盖中国各省份和运营商的边缘节点,在核心底座边缘云原生操作系统之上,提供弹性、可靠、分布式的算力资源和低时延的网络资源,帮助用户将业务快速部署到网络边缘,提升响应速度、降低带宽成本,为用户提供稳定、高效、丰...
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面向教育场景的大模型 RAG 检索增强解决方案
概述 在现代信息检索领域,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)模型结合了信息检索与生成式人工智能的优点,从而在特定场景下提供更为精准和相关的答案。在特定场景下,例如教育等领域,用户通常需要精确且相关的信息来支持决策。传统生成模型虽然在自然语言理解和生成方面表现良好,但在专业知识的准确性上可能有所不足。RAG模型通过将检索与生成相结合,能有效提升回答的准确性和上下文相关性。本方案为您介绍,如何使用人工智能平台 PAI 构建面向教育场景的大模型 RAG 检索增强解决方案。 1.使用PAI-Designer构建知识库 您可以参照数据格式要求准备,使用PAI-Designer构建相应的检索知识库。 2.使用PAI-LangStudio进行模版构建 您在LangStudio中使用预置的RAG模版进行定制化,创建适合具体应用的模板。 3.使用PAI-Langstudio构建在线应用 LangStudio提供了用户友好的界面,使用户能够轻松提交查询并获取答案。您可以使用创建好的模板构建符合业务需求的在线应用。 一、前置准备 在开始执行操作前,请确认您...
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