前一段时间,我们向大家介绍了最新一代的 英特尔至强 CPU (代号 Sapphire Rapids),包括其用于加速深度学习的新硬件特性,以及如何使用它们来加速自然语言 transformer 模型的 分布式微调 和 推理. 本文将向你展示在 Sapphire Rapids CPU 上加速 Stable Diffusion 模型推理的各种技术.后续我们还计划发布对 Stable Diffusion 进行分布式微调的文章. 在撰写本文时,获得 Sapphire Rapids 服务器的最简单方法是使…

有时候开发需求会自己做一下测试数据,在自己电脑本地安装的服务多了电脑环境会搞的很乱,这时使用云服务器安装个docker服务是一个不错的寻找. 下面步骤是在腾讯云上安装docker-mysql镜像,并导入数据,使用的过程. 服务端配置 首先使用ssh登录服务器,然后安装下面的步骤一步一步操作即可. 安装mysql:5.6 Docker镜像 docker pull mysql:5.6 查看本地存在的镜像 docker images 删除多余下载的image, 镜像image id 可以通过命令,do…

本文会简述大数据分析场景需要解决的技术挑战,讨论目前主流大数据架构模式及其发展.最后我们将介绍如何结合云上存储.计算组件,实现更优的通用大数据架构模式,以及该模式可以涵盖的典型数据处理场景. 大数据处理的挑战 现在已经有越来越多的行业和技术领域需求大数据分析系统,例如金融行业需要使用大数据系统结合VaR(value at risk)或者机器学习方案进行信贷风控,零售.餐饮行业需要大数据系统实现辅助销售决策,各种IOT场景需要大数据系统持续聚合和分析时序数据,各大科技公司需要建立大数据分析中台等等…

背景 一面数据创立于 2014 年,是一家领先的数据智能解决方案提供商,通过解读来自电商平台和社交媒体渠道的海量数据,提供实时.全面的数据洞察.长期服务全球快消巨头(宝洁.联合利华.玛氏等),获得行业广泛认可.公司与阿里.京东.字节合作共建多个项目,旗下知乎数据专栏"数据冰山"拥有超30万粉丝.一面所属艾盛集团(Ascential)在伦敦证券交易所上市,在 120 多个国家为客户提供本地化专业服务. 公司在 2016 年线下机房部署了 CDH 集群,到 2021 年已存储和处理 PB…

LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 是微软研究员引入的一项新技术,主要用于处理大模型微调的问题.目前超过数十亿以上参数的具有强能力的大模型 (例如 GPT-3) 通常在为了适应其下游任务的微调中会呈现出巨大开销. LoRA 建议冻结预训练模型的权重并在每个 Transformer 块中注入可训练层 (秩-分解矩阵).因为不需要为大多数模型权重计算梯度,所以大大减少了需要训练参数的数量并且降低了 GPU 的内存要求.研究人员发现,通…

在前面的一些文章中,我们介绍了如何在云上安全的存放配置数据,但是上面的方法都是有代码侵入性的,也就是说需要修改应用程序,本文会讲解如何使用 confd+ACM 在不修改代码的情况下动态修改应用所需的配置,并且可以重新启动应用加载最新的配置.这样做可以在无代码侵入的情况下加强应用程序的安全性和运维效率: 安全性:应用程序的数据可能是敏感数据,ACM 具有健壮的访问控制机制,可以对敏感数据进行加密来安全的保存密码.API密钥.证书等敏感信息; 运维效率:当需要修改应用的某些配置内容时,如果只有一两台…

前言 随着云上 ClickHouse 服务完善,越来越多的用户将自建 ClickHouse 服务迁移至云上.对于不同数据规模,我们选择不同的方案: 对于数据量比较小的表,通常小于10GB 情况下,可以将数据导出为 CSV 格式,在云上集群重新写入数据: 使用 clickhouse 发行版自带工具 clickhouse-copier 来完成. 本文详解 clickhouse-copier 完成跨 ClickHouse 集群数据迁移(当然也适用于用户集群内部数据不同表间数据迁移). 一.Zookee…

终于可以从百度云上BOS读取数据到本地了…

https://www.cnblogs.com/bradleon/p/6827109.html 文章里写得非常好,需详细看.尤其是arima的举例! 可以看到:ARIMA本质上是error和t-?时刻数据差分的线性模型!!! ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列(Time-series Approach…

在昨天的博文(云计算之路-阿里云上:读取缓存时的“黑色0.1秒”)中我们犯了一个很低级的错误——把13ms算成了130ms(感谢陈硕发现这个错误!),从而对问题的原因作出了错误的推断,望大家谅解! 从中我们吸取到了一个教训:趁热打铁要小心,容易失去冷静,作出错误的判断. 今天我们痛定思痛,用了一个下午的时间重新分析了“黑色0.1秒”问题,这次从EnyimMemcached的源代码下手(https://github.com/enyim/EnyimMemcached). 怎么下手呢?我们用了最粗鲁.…