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Hologres诊断与优化快速入门

作者:赵红梅 Hologres PD 摘要:在这次分享中,将向大家展示如何利用一系列诊断与调优工具,实现对 SQL 和数据库异常的全方位诊断,从而提升实例稳定性。 Hologres诊断与优化实践总结 我的介绍将分为五个部分:首先,在事前阶段,讲解如何利用监控指标实现实时监控和预防措施。其次,事中探讨团队如何通过活跃日志发现运行中的问题,并及时采取措施止损,以避免业务问题的恶化。接下来,在事后阶段介绍如何通过深入分析和结合可视化工具来诊断当前的性能瓶颈。此外展示如何通过表管理工具实现成本治理,以及如何利用特定的诊断工具来提升系统的稳定性。 内容大纲如下: Hologres 诊断与优化的实践 事前:通过监控指标实时监控实例异常 事中:通过活跃 SQL 日志快速定位长 SQL 事后:通过慢 Query 日志+Query 洞察诊断慢 Query 事后:通过慢 Query 日志+Query 洞察治理错 Query 稳定治理:SQL 诊断报告长期治理 SQL 稳定性治理:表 Meta 诊断报告治理 Meta 问题 成本治理 事前:实例实时监控 了解监控指标 首先事前团队需要预先审视业务,目的...

万字长文细说端侧大模型进展(综述)

1.简介 ======= 大型语言模型(LLMs)的出现彻底改变了自然语言处理(NLP)领域。由于其在边缘设备上的低延迟、数据本地化和个性化用户体验的优势,越来越多的研究关注在资源受限环境中部署LLMs的挑战与解决方案。本文综述了设备端语言模型的发展,包括高效架构设计、模型压缩技术及硬件加速策略,并通过案例研究展示其实际应用及潜在优势。 基础与准备工作 ============ 2.1 端侧大模型的演进 设备端大型语言模型的演进与技术进步息息相关。图3展示了自2023年以来的发展时间线,生动呈现了这一领域的快速进步。2023年标志着边缘大型语言模型的正式探索,当时出现了几个参数量低于10B的模型,使其能在边缘设备上运行。值得注意的例子包括: Meta的 LLaMA 系列 微软的 Phi 系列 智谱的 ChatGLM 系列 阿里巴巴的 Qwen 系列 01万物的 Yi 系列 Mistral 系列 上海AI lab的InternLM 系列 除此之外,还有TII发布的Falcon模型和Mosaic ML发布的MPT模型。尽管这些小参数模型性能不如传统大参数模型,但它们使在边缘设备上运行大型语...

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