设计：张琪 ## LLM 技术报告 大语言模型（LLM）技术作为人工智能领域的一项重要创新在今年引起了广泛的关注。 LLM 是利用深度学习和大数据训练的人工智能系统，专门设计来理解、生成和回应自然语言。这些模型通过分析大量的文本数据来学习语言的结构和用法，从而能够执行各种语言相关任务。以 GPT 系列为代表，LLM 以其在自然语言处理领域的卓越表现，成为推动语言理解、生成和应用的引擎。 LLM 在多个领域都取得了令人瞩目的成就。在自然语言处理领域，GPT 系列模型在文本生成、问答系统和对话生成等任务中展现出色的性能。在知识图谱构建、智能助手开发等方面，LLM 技术也发挥了关键作用。此外，它还在代码生成、文本摘要、翻译等任务中展现了强大的通用性。 本报告从技术人视角出发，将深入探讨 LLM 技术的背景、基础设施、应用现状，以及相关的工具和平台。  ➢ 大模型训练平台与工具 ## LLM Agent ## 编程语言 ## LLM

agent, etc. 最新版本 Qwen1.5 有以下特点： • 6 种模型规模，包括 0.5B、1.8B、4B、7B、14B 和 72B； - 针对每种尺寸提供基础模型和 Chat 模型，并确保聊天模型按照人类偏好进行校准； • 对基础模型和 Chat 模型的多语言支持 - 基础模型和聊天模型都支持多种语言； - 支持工具调用、RAG（检索增强文本生成）、角色扮演、AI Agent 微信群。很期待见到你们！ ## 文档 ### 1.1 安装 要快速上手 Qwen1.5，您可以从 Hugging Face 安装 transformers 库，并使用 Qwen1.5 Collection 中的模型。我们建议您安装最新版本的 transformers 库，或者至少安装 4.37.0 版本。 #### 1.1.1 Pip 安装 pip install transformers -U #### 我们建议您首先尝试使用 transformers 进行推理。请确保已安装了 transformers>=4.37.0 版本。以下是一个非常简单的代码片段示例，展示如何运行 Qwen1.5-Chat 模型，其中包含 Qwen1.5-7B-Chat 的实例： from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer device = "cuda"

## 兼容龙蜥的云原生大模型数据计算系统 ## --πDataCS简介 ## 吴疆 拓数派产品市场总监  ## 吴疆 拓数派(Openpie)产品市场总监 深耕云计算和数据库行业十余年 毕业于清华大学计算机系，先后在IBM，EM 的算法和数学模型,建立下一代云原生数据平台的前沿标准，驱动企业实现从"软件公司"到"数据公司"再到"数学公司"的持续进阶。 拓数派旗下大模型数据计算系统（PieDataComputing System，缩写πDataCS），以云原生技术重构数据存储和计算，一份存储，多引擎数据计算，全面升级大数据系统至大模型时代，使得自主可控的大模型数据计算系统 保持全球领先，成为AI的基础科技底座的同时，开启AI技术的新范式。πDataCS旨在助力企业优化计算瓶颈、充分利用和发挥数据规模优势，构建核心技术壁垒，让大模型技术全面赋能行业AI场景应用，助力合作伙伴成功，为企业创造更大的商业价值。 ## 拓数派中国总部与全球分支机构 ![Image](/uploads/documents/7/b/a/7/7ba7d687363b394535b9914cff1a0499/p5_2

## 大模型时代下向量数据库的设计与应用 msup $ ^{®} $ | ARCHNOTES 架構 ## 个人简介  邱培峰 拓数派向量数据库负责人 目前在拓数派负责向量数据库PieCloudVector产品，聚焦于大模型与大数据 plum团队，担任外部数据源访问框架，对象存储访问扩展，ETL工具等产品模块的研发，并曾参与PostgreSQL多个版本的代码贡献，拥有丰富的存储模块核心开发和性能优化等实践经验。 ## 拓数派：大模型数据计算系统先行者 - 拓数派（OpenPie）是立足于国内的基础数据计算领域高科技创新机构； 拥有强大的数据库内核研发团队、数据科学团队和数字化转型团队； - 国内虚拟数仓和eMPP技术提出 e”）于2023年3月正式提出。 数仓虚拟化 $ ^{[1]} $ 可将物理数仓整合到云原生数据计算平台 $ ^{[2]} $ ，根据数据授权动态创建虚拟数仓，按需灵活计算，打破数据孤岛，支撑更大模型所需的数据和计算 $ ^{[3]} $ 。在云上，数据计算资源按需扩缩容，提升数仓的敏捷性和弹性，助力企业降低数仓管理复杂度 $ ^{[4]} $ ，实现数量级增加可计算数据空间的同时，数量级降低数

## JVM 内存模型 

## 全民双十一 基于容器服务的大促备战  李斌 阿里云容器服务  ## 我是谁 NAS, CPFS, OSS Public Cloud Edge Computing Private Cloud 云原生实时计算与人工智能@微博 2.4倍性能提升 百亿实时样本 万亿维度模型 ## 云原生基础设施 新生态 新算力 新基石 ## 阿里云容器服务 容器云应用市场 合作伙伴计划 极速弹性 分钟级1000节点伸缩 异构算力 利用率提升5倍 沙箱容器 强隔离，90%原生性能

## 大容量redis存储方案--Pika 陈宗志 360基础架构组技术经理 ## 简介 ## • 13年入职360 基础架构组 – Bada – Pika – Zeppelin – Mario, Pink, slash, floyd • https://github.com/Qihoo360 ## 概要 - 存在问题 - 分析问题 - 解决问题 - Pika vs redis redis ## I ntroduction - Pika 是DBA 和 基础架构团队一起设计开发的大容量redis的解决方案 - 完全兼容redis 协议, 用户不需要修改任何代码进行迁移 ## Pika User • Redis实例数量：6000+个 • 日访问量：5000+亿 • Pika数据数量：1000+个 • 日访问量：1000+亿 • 覆盖率：80%以上业务线 • 单份数据体积：6 便捷运维设计的前提下通过持久化存储的方式解决 Redis 在大容量场景下的问题 ## Redis 问题 - 恢复时间长 - 一主多从, 主从切换代价大 - 缓冲区写满问题 - 成本问题 ## Redis 问题 ## • 恢复时间长 – 50G redis 回复时间70分钟 – 同时开启aof 和 rdb ## Redis 问题 ## • 一主多从, 主从切换代价大 ## – 主库挂掉后升级从库, 所有的从库全部重传数据

/e/4/f/6/e4f61af16f650f1e38c1d341f3e7a639/p1_2.jpg) ## 基于Azure的Python机器学习 平安金融壹账通大数据研究院 微软MVP 王大伟 ## 目录 >> Azure与Python >> 如何用Azure完成机器学习 >> Azure与自动机器学习 >> 4f61af16f650f1e38c1d341f3e7a639/p3_2.jpg) ## Azure与Python ## 日渐流行的Python TIOBE给出的排行榜是具有权威性质的，是判断语言流行趋势的指标。 |Sep 2019|Sep 2018|Change|Programming Language|Ratings|Change| |---|---|---|---|---|---| 工程、模型选择、模型评估、模型应用。 而算法工程师的工作一般是从特征工程开始。 自动机器学习的自动体现在：自动特征工程、自动模型选择、自动超参数优化等。  ## 自动机器学习解决了什么问题？ 如何有效选择对应于特定数据集的模型至关重要。

RUST CHINA CONF 2023 第三届中国 Rust 开发者大会 王俊吉 6.17-6.18 @Shanghai ## Outline ## RustBelt - Rust 的形式化语义模型 Background Rust Semantics • RustBelt Project • Type System • Rust Types Overview • The own Predict

## Rust 语言学习笔记 感谢 RustPrimer 和 Rust 程序设计语言简体中文版 bradyjoestar@gmail.com ## 目录 序.....7 第一章 包管理系统与版本管理工具.....9 1.1 Crate.....9 1.2 module.....11 1.2.1 module 的可见性.....11 1.2.2 .... 57 5.2.2 依赖的详细配置： ..... 58 5.2.3 自定义编译器配置 ..... 58 5.2.4 feature 段落 ..... 59 第六章 Rust 语言高级特性 ..... 61 6.1 函数式编程 ..... 61 6.1.1 闭包 ..... 61 6.1.2 闭包捕获周围环境的方式 ..... 62 6.1.3 函数指针 .. 88 6.6.3 Borrow, BorrowMut, ToOwned ..... 89 第七章 多线程与线程通信 ..... 91 7.1 线程 ..... 91 7.1.1 不同语言的线程实现 ..... 91 7.1.2 使用 spawn 创建新线程 ..... 92 7.1.3 使用 join 等待所有线程结束 ..... 92 7.1.4 线程与 move 闭包