Technology 分布式任务系统 cronsun 苏创绩 @Copyright Sunteng Technology 目录 01 任务系统 02 分布式任务系统 03 cronsun 04 心得体会 @Copyright Sunteng Technology Part One 01 任务系统 @Copyright Sunteng Technology 任务 1. 什么时间 什么时间 2. 什么地点 3. 做什么事 @Copyright Sunteng Technology 一个简单的任务 0 8 * * * echo "Hello Gophers!" @Copyright Sunteng Technology cron crond crontab cmd1 cmd2 cmd3 ... @Copyright @Copyright Sunteng Technology 早期的 cron V7，1979 1. 在Version 7 Unix里是一个系统服务 2. 只用 root 运行任务 3. 算法简单直接 @Copyright Sunteng Technology 早期的 cron 运行逻辑 1. 读 /usr/lib/crontab 文件 2. 如果有命令要在当前时间执行，就用

操作Distributed AI 案例应用-线性回归算法测试 案例简介 测试脚本说明 上传样本文件 训练任务 预测任务 模型评估 案例应用-逻辑回归算法测试 案例简介 测试脚本说明 上传样本文件 训练任务 预测任务 模型评估 系统详解 部署架构 计算需求方(Requester) 任务执行节点(Executor Node) 数据持有节点(DataOwner Node) 存储节点(Storage 链网络构建而成。 1.1 多方安全计算网络 有预测需求的一方为计算需求节点。可获取样本数据进行模型训练和预测的一 方为任务执行节点，多个任务执行节点组成一个SMPC（多方安全计算）网 络。计算需求节点将任务发布到区块链网络，任务执行节点确认后执行任务。 数据持有节点对任务执行节点的计算数据做信任背书。 SMPC是一个支持多个学习过程并行运行的框架，会陆续集成更多纵向联邦学 习、横向联邦学习算法。 训练样本和预测数据集往往是归属于不同机构的隐私数据。这些机构可以作为 数据持有节点加入到去中心化存储网络中，通过多方安全计算网络发挥数据的 最大价值。 1.3 区块链网络 训练任务和预测任务通过区块链网络广播到任务执行节点，后者继而执行训练 任务和预测任务。数据持有节点和存储节点在副本保持证明、健康状态监控过 程中，通过区块链网络实现信息交换。 目前，PaddleDTX底层采用的区块链框架是XuperChain。

Documentation 1.2.1 1.1 多方安全计算网络 有预测需求的一方为计算需求节点。可获取样本数据进行模型训练和预测的一方为任务执行节点，多个任务 执行节点组成一个 SMPC（多方安全计算）网络。计算需求节点将任务发布到区块链网络，任务执行节点确 认后执行任务。数据持有节点对任务执行节点的计算数据做信任背书。 SMPC 是一个支持多个学习过程并行运行的框架，会陆续集成更多纵向联邦学习、横向联邦学习算法。 训练样本和预测数据集往往是归属于不同机构的隐私数据。这些机构可以作为数据持有节点加入到去中心化 存储网络中，通过多方安全计算网络发挥数据的最大价值。 1.2.3 1.3 区块链网络 训练任务和预测任务通过区块链网络广播到任务执行节点，后者继而执行训练任务和预测任务。数据持有节 点和存储节点在副本保持证明、健康状态监控过程中，通过区块链网络实现信息交换。 目前，PaddleDTX 底层采用的区块链框架是 XuperChain。 的相关概念，帮助您初步认识系统，了解其基本运行机制，方便后续进一步阅读。 2.1 节点和网络 PaddleDTX 中有五类节点： • 计算需求节点（Requester）有训练模型和预测需求。 • 任务执行节点（Executor）拥有使用数据的权限，参与多方安全计算，进行模型训练和数据预测。 • 数据持有节点（DataOwner）是数据的归属方，有存储数据的需求。 • 存储节点（Storage

操作Distributed AI 案例应用-线性回归算法测试 案例简介 测试脚本说明 上传样本文件 训练任务 预测任务 模型评估 案例应用-逻辑回归算法测试 案例简介 测试脚本说明 上传样本文件 训练任务 预测任务 模型评估 系统详解 部署架构 计算需求方(Requester) 任务执行节点(Executor Node) 数据持有节点(DataOwner Node) 存储节点(Storage 链网络构建而成。 1.1 多方安全计算网络 有预测需求的一方为计算需求节点。可获取样本数据进行模型训练和预测的一 方为任务执行节点，多个任务执行节点组成一个SMPC（多方安全计算）网 络。计算需求节点将任务发布到区块链网络，任务执行节点确认后执行任务。 数据持有节点对任务执行节点的计算数据做信任背书。 SMPC是一个支持多个学习过程并行运行的框架，会陆续集成更多纵向联邦学 习、横向联邦学习算法。 训练样本和预测数据集往往是归属于不同机构的隐私数据。这些机构可以作为 数据持有节点加入到去中心化存储网络中，通过多方安全计算网络发挥数据的 最大价值。 1.3 区块链网络 训练任务和预测任务通过区块链网络广播到任务执行节点，后者继而执行训练 任务和预测任务。数据持有节点和存储节点在副本保持证明、健康状态监控过 程中，通过区块链网络实现信息交换。 目前，PaddleDTX底层采用的区块链框架是XuperChain。

Documentation 1.2.1 1.1 多方安全计算网络 有预测需求的一方为计算需求节点。可获取样本数据进行模型训练和预测的一方为任务执行节点，多个任务 执行节点组成一个 SMPC（多方安全计算）网络。计算需求节点将任务发布到区块链网络，任务执行节点确 认后执行任务。数据持有节点对任务执行节点的计算数据做信任背书。 SMPC 是一个支持多个学习过程并行运行的框架，会陆续集成更多纵向联邦学习、横向联邦学习算法。 训练样本和预测数据集往往是归属于不同机构的隐私数据。这些机构可以作为数据持有节点加入到去中心化 存储网络中，通过多方安全计算网络发挥数据的最大价值。 1.2.3 1.3 区块链网络 训练任务和预测任务通过区块链网络广播到任务执行节点，后者继而执行训练任务和预测任务。数据持有节 点和存储节点在副本保持证明、健康状态监控过程中，通过区块链网络实现信息交换。 目前，PaddleDTX 底层采用的区块链框架是 XuperChain。 的相关概念，帮助您初步认识系统，了解其基本运行机制，方便后续进一步阅读。 2.1 节点和网络 PaddleDTX 中有五类节点： • 计算需求节点（Requester）有训练模型和预测需求。 • 任务执行节点（Executor）拥有使用数据的权限，参与多方安全计算，进行模型训练和数据预测。 • 数据持有节点（DataOwner）是数据的归属方，有存储数据的需求。 • 存储节点（Storage

类现在被移动 到 Illuminate\Support\Composer，如果你没有在代码中使用该类那么这一改变对程序没 有影响。 命令和处理器 自处理命令 在创建任务/命令时你不再需要实现 SelfHandling 契约，所有任务现在默认都是自处理 的，因此你可以在自己的类中移除该接口。 独立的命令&处理器 Laravel 5.2 命令现在只支持自处理命令，不再支持独立的命令和处理器。 IronMQ 队列驱动被移动到自己的扩展包中，不再被框架核心支持： http://github.com/LaravelCollective/iron-queue 任务/队列 php artisan make:job 命令现在默认会创建一个队列任务类，如果你想要创建一个同步任 务（非队列），在使用该命令时加上 --sync 选项。 邮件 邮件配置中移除了 pretend 选项，取而代之的，使用 up 维护模式响应模板 默认的维护模式响应模板是 resources/views/errors/503.blade.php 维护模式 & 队列 当你的站点处于维护模式中时，所有的队列任务都不会执行；当应用退出维护模式这些任 务才会被继续正常处理。 本文档由 Laravel 学院（LaravelAcademy.org）提供 Laravel 学院致力于提供优质 Laravel

MT-BERT 在文本检索任务中的实践 192 美团无人车引擎在仿真中的实践 204 美团无人配送 CVPR2020 论文 CenterMask 解读 215 WSDM Cup 2020 检索排序评测任务第一名经验总结 225 美团内部讲座｜清华大学莫一林：信息物理系统中的安全控制算法 235 KDD Cup 2020 多模态召回比赛季军方案与搜索业务应用 252 对话任务中的“语言 - BERT 模型预估，并将预估输出值作 为特征，用于最终的模型打分。这就需要 Augur 提供 Model as a Feature 的能力。 得益于 Augur 抽象的流程框架，我们很快超额完成了任务。Model as a feature， 虽然要对一个 Model 做预估操作，但从更上层的模型角度看，它就是一个特征。既 然是特征，模型预估也就是一个计算 OP 而已。 所以我们只需要在内部实现一个特 相关性却不一致。 2018 年底，以 Google BERT[1] 为代表的预训练语言模型刷新了多项 NLP 任务的 最好水平，开创了 NLP 研究的新范式：即先基于大量无监督语料进行语言模型预 训练（Pre-training），再使用少量标注语料进行微调（Fine-tuning）来完成下游的 NLP 任务（文本分类、序列标注、句间关系判断和机器阅读理解等）。美团 AI 平台搜 索与 NLP 部算法团队基于美团海量业务语料训练了

默认的维护模式响应模板位于 resources/views/errors/503.blade.php 3.2 维护模式 & 队列 当你的站点处于维护模式中时，所有的队列任务都不会执行；当应用退出维护模式这些任务 才会被继续正常处理。 Laravel Homestead 1、简介 Laravel 致力于将整个 PHP 开发体验变得让人愉悦，包括本地开发环境。 本文档由 Laravel 一个中间件来验证用户是否经过授权，如果用户没有经过授权，中间件会将用户重定向到登 录页面，否则如果用户经过授权，中间件就会允许请求继续往前进入下一步操作。 当然，除了认证之外，中间件还可以被用来处理更多其它任务。比如：CORS 中间件可以 用于为离开站点的响应添加合适的头（跨域）；日志中间件可以记录所有进入站点的请求。 Laravel 框架内置了一些中间件，包括维护模式中间件、认证、CSRF 保护中间件等等。所 请求到达目标之前必须经过的“层”，每一层 都会检查请求甚至会完全拒绝它。 2.1 中间件之前/之后 一个中间件是否请求前还是请求后执行取决于中间件本身。比如，以下中间件会在请求处理 前执行一些任务：

中文学习资源：http://laravelacademy.org 1 一、序言 新版特性 Laravel 5.6 在 Laravel 5.5 的基础上继续进行优化，包括日志系统、单机任务调度、模型序列化优化、动态频率限制、广播频道类、API 资源控制器 生成、Eloquent 日期格式化优化、Blade 组件别名、Argon2 密码哈希支持、引入 Collision 扩展包等等等等。此外，所有的前端脚手架代码都已升 查看完整日志文档。 单机任务调度 注：要使用这个新特性，必须使用 memcached 或 redis 缓存驱动作为应用默认缓存驱动。此外，所有服务器必须和同一个中心缓存服务器进行通 信。 如果你的应用运行在多个服务器上，现在可以限定只在一台机器上运行调度任务。例如，假设你有一个在每周五晚上生成新报告的调度任务，如果任 务调度器运行在三个服务器上，这个调度任务就会在三台机器上运行并生成同样的报告三次，这样很不优雅，甚至很糟糕！ 的报告三次，这样很不优雅，甚至很糟糕！ 要指定任务只在一台机器上运行，可以在定义调度任务时使用 onOneServer 方法，第一台获取到任务的机器会给这个任务上一把原子级别的锁来阻 止其他服务器同时运行同一个任务： $schedule->command('report:generate') ->fridays() ->at('17:00')

Gate::authorize 方法时，这些自定义的消息会被自动返回给前 端。 任务中间件 任务中间件允许你封装自定义的队列任务异常业务逻辑，避免在任务 自身处理中混入对应样板代码。例如，在之前的 Laravel 版本中， 你可能需要在频率限制回调中封装某个任务的 handle 方法处理逻 辑： /** * 执行任务 本文档由学院君提供 学院君致力于提供优质 Laravel 中文学习资源：https://xueyuanjun (5)->then(function () { info('Lock obtained...'); // 处理任务... }, function () { // 无法获取到锁... return $this->release(5); }); } 而在 Laravel 6.0 中，该业务逻辑可以被提取到任务中间件中，从而 将你的任务 handle 方法从频率限制中解放出来： 任务. * * @param mixed $job * @param callable $next * @return mixed */ public function handle($job