-
数据仓库架构性能优化建议更新：支持业务发展
标题：数据仓库架构性能优化策略：赋能业务发展在当今数据驱动的商业环境中，数据仓库作为企业数据分析与决策的核心，其性能优化直接关系到业务发展的速度和效率。随着企业业务的不断扩展和复杂化，数据仓库面临着前所未有的挑战，包括数据量激增、查询响应时间延长、资源分配...
-
可信空间中的数据完整性验证技术
标题：可信空间中的数据完整性验证技术：保障信息安全的坚固防线随着信息技术的飞速发展，数据已成为现代社会中最为宝贵的资源之一。无论是个人用户、企业机构还是政府机构，都依赖于大量数据的存储、处理和分析来支撑日常运营和决策制定。然而，数据在存储和传输过程中面临着...
-
数据清洗流程优化：提升处理效率
在当今大数据时代，数据清洗作为数据分析与挖掘前的关键环节，其重要性不言而喻。数据清洗旨在识别并纠正数据集中的错误、异常或缺失值，以确保后续分析结果的准确性和可靠性。然而，随着数据量呈指数级增长，传统的手工清洗方法已难以满足高效处理的需求。因此，优化数据清洗...
-
爬虫在在线阅读平台数据采集中的应用
标题：爬虫技术在在线阅读平台数据采集中的应用探索随着互联网技术的飞速发展，网络文学、学术论文、新闻报道等各类在线阅读平台如雨后春笋般涌现，为用户提供了丰富的知识资源和娱乐享受。在这些平台背后，隐藏着海量的数据宝藏，包括用户行为数据、文章内容、评论反馈等，这...
-
爬虫与区块链技术的结合
标题：爬虫与区块链技术的融合：探索数据获取与信任构建的新边界在信息技术日新月异的今天，爬虫技术与区块链作为两大热门领域，各自在不同维度上推动着数字世界的进步。爬虫技术以其高效的数据抓取能力，成为大数据分析、市场情报、网络监测等领域不可或缺的工具；而区块链技...
-
爬虫中的数据爬取策略定制方案
标题：爬虫中的数据爬取策略定制方案在互联网时代，数据已成为企业决策、市场分析、科学研究等领域不可或缺的重要资源。而爬虫技术，作为从互联网上自动化收集数据的关键手段，其重要性日益凸显。然而，数据爬取并非简单的复制粘贴过程，它涉及到复杂的策略定制，以确保数据的...
-
爬虫中的实时数据处理
在大数据时代，信息获取的速度和效率至关重要。网络爬虫作为数据收集的重要工具，其在实时数据处理方面的应用尤为关键。实时数据处理不仅要求爬虫能够迅速抓取网页数据，还需要对这些数据进行即时处理、分析和存储，以满足快速变化的业务需求。本文将探讨爬虫中的实时数据处理...
-
爬虫中的数据爬取策略优化方向
在数据科学和互联网信息采集中，爬虫技术扮演着至关重要的角色。然而，随着网络环境的复杂化和反爬虫机制的日益完善，单纯依靠基础爬虫策略已难以满足高效、稳定的数据抓取需求。因此，探索并实施数据爬取策略的优化成为爬虫开发者关注的重点。本文将从几个关键方向探讨如何优...
-
数据仓库架构发展趋势预测：分布式与实时化
标题：数据仓库架构的发展趋势：分布式与实时化的未来展望随着大数据时代的到来，企业对于数据处理和分析的需求日益增长，数据仓库作为数据存储与分析的核心组件，其架构设计与优化成为了信息技术领域的重要议题。近年来，分布式与实时化两大趋势正引领数据仓库架构的深刻变革...
-
数据预测分析模型选型建议：根据数据特点选择
在数据驱动的决策时代，数据预测分析已成为企业提升竞争力、优化运营策略的关键手段。构建一个高效的数据预测分析模型，不仅能够揭示数据背后的隐藏规律，还能为企业未来决策提供科学依据。然而，模型选型并非一成不变，它高度依赖于数据的特性、业务需求及可用资源。本文旨在...
-
爬虫中的数据爬取资源调度
在网络数据获取领域，爬虫技术扮演着至关重要的角色。它允许计算机程序自动从网页上抓取、解析并存储数据。然而，随着互联网的快速发展和数据量的爆炸式增长，如何高效地管理和调度爬虫任务，以确保数据爬取的稳定性、高效性和合法性，成为了一个亟待解决的问题。本文将探讨爬...
-
数据仓库架构创新设计案例更新：支持业务发展
标题：数据仓库架构的创新设计：赋能业务发展的新路径在当今这个数据驱动的时代，企业对于数据的依赖程度日益加深，数据仓库作为数据存储、管理与分析的核心组件，其架构设计的合理性与先进性直接关系到企业能否高效挖掘数据价值，进而支持业务的快速发展。本文将通过一个实际...
-
数据清洗工具性能优化建议更新：提升处理效率
标题：数据清洗工具性能优化策略：提升处理效率的关键更新在大数据时代，数据清洗是数据分析与机器学习项目中不可或缺的一环。高效、准确的数据清洗能够显著提升后续数据处理的效率与质量。然而，随着数据量的爆炸性增长，传统数据清洗工具在处理大规模数据集时常面临性能瓶颈...
-
数据备份与恢复策略选型指南终极版：确保数据安全无忧
在当今这个数字化时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一，其重要性不言而喻。无论是大型企业还是初创公司，都面临着数据丢失、损坏或被非法访问的风险。因此，制定一套高效、全面的数据备份与恢复策略，对于确保数据安全无忧至关重要。以下是一份数据备份与恢复策略选型指南的...
-
数据集成方案选型指南终极版：考虑性能与可扩展性
数据集成方案选型指南终极版：考虑性能与可扩展性在当今数字化时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一。为了充分利用这些数据，企业需要一个高效、可靠且可扩展的数据集成方案。数据集成是指将来自不同来源、格式和结构的数据整合到一个统一的数据存储或数据湖中的过程。这不仅...
-
爬虫中的数据爬取效率对比分析报告
标题：爬虫中的数据爬取效率对比分析报告一、引言随着互联网数据的爆炸式增长，数据爬虫技术成为了企业和研究机构获取网络信息的重要手段。数据爬虫通过自动化程序模拟人类浏览行为，从网页中抓取所需数据。然而，在实际应用中，不同爬虫策略和技术实现对于数据爬取效率有着显...
-
爬虫技术学习资源整合与利用
标题：爬虫技术学习资源整合与利用：构建全面的知识体系在信息爆炸的互联网时代，数据已成为企业决策和个人研究的重要依据。爬虫技术，作为数据获取的重要手段之一，正逐渐成为数据分析、机器学习、市场调研等领域不可或缺的技能。对于初学者而言，如何高效地整合和利用爬虫技...
-
爬虫中的数据爬取任务调度
在大数据与互联网信息爆炸的时代，数据爬取成为了获取和分析网络数据的重要手段。爬虫程序，作为自动化收集信息的工具，广泛应用于市场情报分析、学术研究、竞争对手监测等多个领域。然而，高效、稳定的数据爬取不仅仅是编写一个能够抓取网页内容的脚本那么简单，它还需要合理...
-
可信空间技术发展趋势分析
标题：可信空间技术发展趋势分析随着信息技术的飞速发展，可信空间技术作为信息安全领域的重要组成部分，正逐步成为保障数字世界安全稳定运行的基石。可信空间技术旨在构建一个安全、可控、可验证的数字环境，确保数据在传输、存储、处理过程中的完整性和保密性。本文将从技术...
-
爬虫中的数据爬取策略优化与未来展望
标题：爬虫中的数据爬取策略优化与未来展望在大数据时代，网络爬虫作为数据采集的重要工具，扮演着不可或缺的角色。从新闻网站的内容聚合到电商平台的商品分析，从社交媒体的情感挖掘到科研领域的文献整理，爬虫技术的应用无处不在。然而，随着网站结构的复杂化、反爬虫机制的...
-
数据洞察方法论：从数据中提炼价值
标题：数据洞察方法论：从数据中提炼价值在信息化高速发展的今天，数据已成为企业决策的重要基石。如何从海量数据中提炼出有价值的信息，进而指导业务决策，是数据科学领域的一大挑战。数据洞察方法论，作为连接数据与价值的桥梁，其重要性不言而喻。本文将深入探讨数据洞察的...
-
爬虫在金融数据采集中的应用
标题：爬虫技术在金融数据采集中的应用与探索在数字化时代，金融数据的价值不言而喻。从股票市场动态到宏观经济指标，从公司财报到行业动态，金融数据是投资者、分析师、金融机构乃至政策制定者决策的重要依据。然而，这些数据往往分散于互联网各个角落，格式多样，更新频繁，...
-
【拥抱AIGC】通义灵码扩展管理
通义灵码提供了扩展管理，支持自定义指令，满足企业编码场景的扩展诉求。 适用版本 企业标准版、企业专属版 通义灵码管理员、组织内全局管理员（专属版）在通义灵码控制台-扩展管理中，进行自定义指令的管理、查看自定义指令的相关信息和数据。自定义指令可...
-
[AIGC] DAG任务调度的概述与实践
DAG(Directed Acyclic Graph，有向无环图 作为任务调度的基础模型，在大规模数据处理和计算过程中有着广泛的应用。本文将对DAG模型的原理进行解释并列出一些常用的任务调度工具。 文章目录 一、什么是DAG？ 二、...
-
大模型-AIGC
AIGC，全称 AI Generated Content（人工智能生成内容），是指使用人工智能技术生成各种类型的内容。它包括但不限于文本、图像、音频、视频等形式，利用机器学习、深度学习以及自然语言处理等技术，自动创作出符合需求的数字内容。 AIGC 的...
-
rfid的保护机制 ai写作
RFID保护机制：安全与隐私的双重守护 内容 随着物联网技术的飞速发展，RFID（无线射频识别）技术作为其核心组成部分，已经在物流、仓储、零售、智能制造等多个领域展现出了巨大的应用潜力和价值。就某种意义上讲、随着RFID技...
-
OpenAI开启推理算力新Scaling Law，AI PC和CPU的机会来了
OpenAI的新模型o1，可谓是开启了Scaling Law的新篇章—— 随着更多的强化学习（训练时计算）和更多的思考时间(测试时计算 ，o1在逻辑推理能力上已经达到了目前天花板级别。 尤其是在北大给出的一项评测中，o1-mini模型的跑分比o1-prev...
-
[Sigcomm论文解析] Llama 3训练RoCE网络
最近正在开的Sigcomm上, Meta有一篇论文《RDMA over Ethernet for Distributed AI Training at Meta Scale》[1]详细介绍了它的物理网络部署和相关的拥塞控制机制. 本文来对它进行一些详细的解...
-
大规模语言模型从理论到实践 LLaMA分布式训练实践
大规模语言模型从理论到实践 LLaMA分布式训练实践 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 随着深度学习的快速发展，大规模语言模型（La...
-
Python爬虫详解：原理、常用库与实战案例
一.爬虫介绍 1.什么是爬虫 爬虫（Spider），也被称为网络爬虫或网络蜘蛛，是一种自动化程序，用于在互联网上浏览和提取信息。爬虫通过模拟人类用户访问网页的行为，从网页中提取数据并将其存储或进行进一步处理。 爬虫可以自动遍历互联网上的各个网页，并...
-
PPTV创始人姚欣AI再创业，“分布式推理”终于有人做了
这个月，PPTV创始人姚欣再次站到了聚光灯下，组织了一场分布式云计算论坛，向外界揭开了他的新篇章。 姚欣的第二次创业，瞄准了云服务，要打造 AI 时代的基础设施。 但姿势独特:公司没有自建IDC和购买GPU，而是通过独特的方式成为了全国最多节点的云服务商。...
-
java重点学习-RabbitMQ+Kafka
六 RabbitMQ Kafka 6.1 RabbitMQ-如何保证消息不丢失 开启生产者确认机制，确保生产者的消息能到达队列 开启持久化功能，确保消息未消费前在队列中不会丢失 开启消费者确认...
-
家用设备轻松搭建 AI 集群，畅跑 Llama 3.1 405B
作者：老余捞鱼 原创不易，转载请标明出处及原作者。 写在前面的话： 本文主要介绍如何在家用设备上运行大型开源语言模型Llama 3.1 405B，首先我会解释构建人工智能集群来提高运行效率的原理，随后会演示如何通过Dist...
-
混合专家模型（MoE）入门
模型规模是提升LLM大语言模型性能的关键因素，但也会增加计算成本。Mixture of Experts (MoE 架构通过分布式专家层和动态门控机制，有效降低了计算资源，使模型能够在扩展参数规模的同时保持高效的运行。 Mixtral of Exper...
-
如何在家用设备上运行 Llama 3.1 405B？搭建 AI 集群
在开放式 LLM 模型和封闭式 LLM 模型之间的竞争中，开放式模型的最大优势是您可以在本地运行它们。除了电力和硬件成本外，您无需依赖外部提供商或支付任何额外费用。但是，随着模型大小的增加，这种优势开始减弱。运行需要大量内存的大型模型并不容易。幸运的是，张...
-
Python爬虫详解：原理、常用库与实战案例！
一.爬虫介绍 1.什么是爬虫 爬虫是门很有意思的技术，可以通过爬虫技术获取一些别人拿不到或者需要付费才能拿到的东西，也可以对大量数据进行自动爬取和保存，减少时间和精力去手动做一些累活。 Python全套爬虫学习资料，【点击这里】领取！...
-
论文分析｜高效长文本生成的技术与应用
Preface 前言 目前大模型公司很多在追求长文a本， 对算力需求极大，如何能够现实地处理该问题很重要。特别是随着Transformer模型尺寸和复杂性的增长，它们在训练期间的内存需求呈指数级增加。 语言模型训练的瓶颈在于显存占用非常大，这需要创...
-
探索Llama 3.1 : 405B参数模型：部署、硬件配置、测试与训练的心得
引言 随着人工智能技术的快速发展，大规模语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的突破。MetaAI最新发布的Llama 3.1 : 405B参数模型，凭借其庞大的参数规模和先进的架构，展...
-
大模型框架汇总：大模型框架Ollama、大模型框架vLLM、大模型框架LightLLM、大模型框架llama.cpp、大模型框架LocalAI、大模型框架veGiantModel
常见的大模型框架：大模型框架Ollama、大模型框架vLLM、大模型框架LightLLM、大模型框架llama.cpp、大模型框架LocalAI、大模型框架veGiantModel： 大模型框架是指用于训练、推理和部署大型语言模型（LLMs）的软件工具和...
-
2024大模型十大趋势
2024大模型十大趋势 关键要点 一、机器外脑时代的智慧探索 二、机器外脑、创意生成和情感陪伴 三、大模型驱动的新未来：AI带来创意转化与机遇 四、人物-行为-场景一体化：未来人工智能的新范式 五、未来数字内容生产的基础设施 六、共创、共建、共...
-
LLaMA 3 背后的大规模 GPU 集群 RoCE 网络建设
模型越来越大，需要的 GPU 越来越多；与此同时 GPU 性能也在不断增强，配套的网络带宽也不断增加到 400G（Blackwell GPU 甚至需要到 800 Gbps）。Ranking 模型还在迁移到 GPU 的早期阶段，但使用 GPU 的规模也在不断...
-
深度解读 Llama 3.1 技术报告：从405B参数到24000块H100集群
Meta在最近发布了他们的开源大模型Llama 3.1，引起了广泛的关注和讨论。随着热度逐渐退潮，Llama 3.1 的详细技术报告也公开了。这份报告揭示了很多关于Llama 3.1 的技术细节和实现原理。本文将从模型参数、基础设施、预训练、后训练等方面，...
-
笔记本电脑本地部署ollama大模型（显存不足调用CUDA Unified Memory方法）
软硬件：win11,NVIDIA GeForce RTX 3050 显存4g 一.ollama模型最低要求 1. Llama 3.1 (8B 模型 GPU: 至少需要 1 张具有 16 GB 显存的 GPU（例如 NVIDIA Tesla V1...
-
防患未然：构建AIGC时代下开发团队应对突发技术故障与危机的全面策略
文章目录 一、快速响应与精准问题定位 1. 实时监控与预警系统 2. 高效的日志管理和分析 3. 分布式追踪与调用链分析 4. 紧急响应机制 二、建立健全的应急预案与备份机制 1. 制定详尽的应急预案 2. 定期应急演练 3. 数据备份与...
-
JuiceFS 在多云架构中加速大模型推理
在大模型的开发与应用中，数据预处理、模型开发、训练和推理构成四个关键环节。本文将重点探讨推理环节。在之前的博客中，社区用户 BentoML 和贝壳的案例提到了使用 JuiceFS 社区版来提高模型加载的效率。本文将结合我们的实际经验，详细介绍企业版在此场景...
-
一文看懂llama2（原理&模型&训练）
Llama2（大型语言模型2） Llama2（大型语言模型2）主要基于近年来火爆的Transformer架构。下面是Llama2的几个核心原理： Transformer 架构: Llama2采用了Transformer网络，它通过自注意力机制来处理...
-
ComfyUI教程一：安装使用前的准备
前言 ComfyUI的用户越来越多，老李也接触了很多初学者，他们希望老李能在开始培训前讲一些相关基础知识，所以我就把自己之前的经验总结一下，方便刚刚接触comfyUI的同学学习。 今天我把comfyUI需要的几个基础软件给大家讲一下，主要面向的是普通...
-
部署LLaMA-Factory及微调大模型测试
安装过程 安装依赖 按照GitHub上介绍的过程安装即可GitHub - hiyouga/LLaMA-Factory: Unify Efficient Fine-Tuning of 100+ LLMshttps://github.com/hiyouga...
-
第43篇：实现企业级大型AIGC项目：模型并行与分布式训练
在构建企业级大型AIGC（人工智能生成内容）项目时，模型并行与分布式训练是提升计算效率和处理能力的关键技术。随着模型规模和数据量的不断增长，单台设备的计算能力往往无法满足需求。因此，利用多台设备进行并行计算和分布式训练成为了必然选择。本文将深入讲解模型并行...
-
以全栈智算拥抱生态，为AIGC种一棵向上生长的巨榕
榕树，被称为百木之王。它既有极深的根，又有繁茂的叶。只要一棵榕树长成，就能够独木成林，遮天蔽日。更可贵的是，榕树可以为树荫下繁茂的生态提供支撑，形成“一榕生，万物长”的格局。 开年以来，OpenAI推出了炸裂的Sora文生视频模型，再一次将...