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 览器引 擎，但复杂性仍然存在。比开发人员体验更糟糕的是用户体验：当必须在浏览器中加载和构建自定义 Web 组件 时，页面加载性能会受到影响，即使在预渲染和精心调整组件的情况下，也几乎无法避免“无样式内容闪烁” 或某些布局变化。放弃使用 Web 组件的决定可能会产生深远的影响，正如我们的一个团队曾经不得不将其基于 Web 组件的设计系统 Stencil 进行迁移。 技术 © Thoughtworks

操作同上。在通⽤配置⾥可以设置该仪表盘名称，最后点击右上⽅左侧功能按钮 保存。 如图为上述步骤创建的简单仪表盘 ⽅便仪表盘管理，⽤户可创建⽂件夹，在该⽂件夹下创建仪表盘 62 步骤前⾯⾃定义仪表盘相同 选择其他样式的仪表盘 63 这⾥以Gauge类型仪表盘为例，设置完成后如下图右侧 3. 点击查看prometheus跳转⾄prometheus监控主⻚ 4. 点击查看Alarm查看Alertmanage报警主⻚

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

myssh-key-secret Opaque 2 3m43s # kubectl get secret database-auth -oyaml #secret的文本信息均以base64编码 存储 apiVersion: v1 data: password: cGFzc3dkMTIz #base64编码 username: cm9vdA==