评估：为了确认它将如何影响你所在的企业，值 得作一番探究。 暂缓：谨慎推行。 新的 挪进 / 挪出 没有变化 雷达一览 技术雷达持续追踪有趣的技术是如何发展的，我们将其称之为条目。在技术雷达中，我们使用象限和环对其进 行分类，不同象限代表不同种类的技术，而圆环则代表我们对它作出的成熟度评估。 软件领域瞬息万变，我们追踪的技术条目也如此，因此您会发现它们在雷达中的位置也会改变。 © Thoughtworks, Inc OpenAI 的 ChatGPT，Google Bard，Meta 的 LLaMA 以及亚马逊的 Bedrock 等）在我们的讨论中占据重要地位。更广泛来说，大语言模型可以应用于从 内容生成（文本、图片和视频）、代码生成到总结概述和翻译等各种问题。通过自然语言的抽象层，这些大模型 成为了强大的工具库，被诸多信息工作者广泛使用。我们讨论了大语言模型的各个方面，包括自托管式大语言 模型，相较 这样的外部工具。我们仍然处于定义这一学科 的早期阶段，但到目前为止，ReAct 及其后继方法已指引出大语言模型最令人兴奋的一些应用领域。 10. 检索增强生成 试验 检索增强生成（RAG） 是一种结合预训练参数和非参数记忆的文本生成技术。它使你能够通过你的领域内特有 的包含上下文的知识，来强化预训练模型中的现有知识。使用 RAG，你会先从非参数记忆中去检索相关文档集 （一般是通过在向量数据库中的相似性搜索），再使用 LLM

Interface) 层将 Kuernetes 与具体的 Container 管理工具隔离，并且可以进行 Container 的操作。 在 Node 上的层次关系 通过 Label 的方式将 Node 分类 在企业环境中 Node 很有可能需要进行不同类别的区分，而每 一类 Node 上的环境都有可能会不同。 关键点回顾 • Kubernetes 是什么：容器编排工具 • Container 运行与 Image 的标准：OCI • Kubernetes 的基本架构：Master 与 Node • Node 上的软件架构：Kubernetes 与 container 通信，Node 的分类 Kubernetes 介绍 Kubernetes 使用 Kubernetes 部署与企业对接 AI 技术介绍 AI 云平台介绍及构成 AI 与 Kubernetes 融合与架构解析

总览、错误、流量、延迟 报警 微服务的治理阶段 监控 日志 链路 限流熔断 https://ego.gocn.vip/f rame/core/logger.html 报警 索引收敛 日志分类 • 框架日志 • 业务日志 • 慢日志 • Error日志 • Panic日志 mysql的方法叫sql，redis方法叫cmd，框架这里全部统一 用method。降低索引个数 微服务的治理阶段

International Symposium on Parallel and Distributed Processing with Applications) 能力扩展：GPU支持 资源-访问代价树 四类通信方式分类中，通信开销最大的是SOC，其次是PXB，再次是PHB，PIX通信方式 的GPU之间的通信开销最小。 拓扑节点中存储3个信息： • 子节点的GPU通信方式(SOC、PXB、PHB或 PIX) •

• 测序需求多样，测序流程难以灵活自定义 基于容器的生物信息分析平台 • 结合FPGA加速计算可进一 步压缩成本 基因测序（测序仪） 数据上传 源数据 存储 基因拼接/对比/注释 数据 分类 存储 核心数据 取回本地 自动化部署 数据库 SFS/OBS 计算 BMS/ECS/FPGA 应用编码服务 AOS 容器服务 CCE/CCI • 应用与资源编排模板化 • 容器化测序算子部署

resources: limits: cpu: "500m" memory: "128Mi" 29 www.h3c.com Confidential 秘密 29 29 K8s基本概念和术语介绍 资源对象分类： 类别 名称 资源对象 Pod、 Replica Set、 Replication Controller、 Deployment、 StatefulSet、 Daemon Set、 Job、

据复杂化也加速云计算向能够一体化调度、处理计算、网络、存储 资源的操作系统方向演进。 向上来看，数字应用呈现出分布式、多模态、超大量级的特点。 以 ChatGPT 为例，ChatGPT 的模型参数已达千亿，且模型训练数据 涉及文本、图片、音视频等多个模态，基于分布式训练框架实现了 超大规模量级的并行计算，这对部署模型的云计算平台提出新的需 求。云计算的焦点不仅仅在提升单点应用的研运效能，更要发挥出 面向大规模分布式应用协调、分发、部署的中枢管控能力。模型构

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