一、大模型开源体系及其发展趋势1.书生浦语大模型全链路开源体系书生浦语大模型全链路开源体系是书生浦语大模型的研发和应用体系，包括模型研发、工具体系和预训练语料库等。书生浦语大模型的规模包括轻量级、中量级和重量级，其中轻量级以70亿参数的模型为代表，中量级以200亿参数的模型为代表，重量级以千亿参数的模型为代表。2.大模型的发展趋势大模型在人工智能领域的研究和应用越来越受到关注。重要原因：1.大模型是发展人工通用人工智能的一个重要途径。我们可以看到整个的一个AI的研究方向是从专用模型（针对特定的任务来去解决特定的一个用一个模型来去解决一个特定的问题）到通用模型这样的一个过程。2.现在，更加倾向于
第1章计算机组成与体系结构1.计算机系统组成计算机系统是一个硬件和软件的综合体，可以把它看成按功能划分的多级层次结构。系统软件支持应用软件的运行，为用户开发应用软件提供平台，用户可以使用它，但不能随意修改它。常用的系统软件有操作系统、语言处理程序、连接程序、诊断程序和数据库管理系统等。1.1.计算机硬件的组成硬件通常是指一切看得见，摸得到的设备实体。原始的冯•诺依曼（VonNeumann）计算机在结构上是以运算器为中心的，而发展到现在，已转向以存储器为中心了。图1-1所示为计算机最基本的组成框图。控制器。控制器是分析和执行指令的部件，也是统一指挥并控制计算机各部件协调工作的中心部件，所依据的是
第1章计算机组成与体系结构1.计算机系统组成计算机系统是一个硬件和软件的综合体，可以把它看成按功能划分的多级层次结构。系统软件支持应用软件的运行，为用户开发应用软件提供平台，用户可以使用它，但不能随意修改它。常用的系统软件有操作系统、语言处理程序、连接程序、诊断程序和数据库管理系统等。1.1.计算机硬件的组成硬件通常是指一切看得见，摸得到的设备实体。原始的冯•诺依曼（VonNeumann）计算机在结构上是以运算器为中心的，而发展到现在，已转向以存储器为中心了。图1-1所示为计算机最基本的组成框图。控制器。控制器是分析和执行指令的部件，也是统一指挥并控制计算机各部件协调工作的中心部件，所依据的是
背景大模型是发展人工通用人工智能的一个重要途径，能够解决多种任务和多种模态，展示了一个更面向更高阶的智能的潜在途径。大模型的发展历程是从专用模型到通用模型的过程，从语音识别、图像识别、人脸识别等专用模型，到通用的大模型，能够解决多种任务和多种模态。书生浦语大模型覆盖了轻量级、中量级、重量级的不同大小的系列，具备强大的性能和全面的优势，能够超过相近量级的模型，且开源可用。技术路线-从模型到应用有了模型之后，需要在多个场景应用。从模型怎么样去到最终的应用，是目前研究的重点方向之一。第一步模型选型。针对于应用场景，比较多种大模型相关维度的能力，进行模型评测。经过模型评测初步选型之后，可选定意向大模型
目录背景什么是TPS性能测试的指标是怎么来的呢？怎么通过业务量来计算TPS多少合适呢？相关总结🎁更多干货完整版文档下载方式：先说结论一般推荐，如果你：没啥人用的服务tps20，返回有300ms就行了十万到百万级的服务，响应能达到tps50/200ms就可以了后台服务，能达到tps20/200ms即可（通常后台同时使用也没多少人）秒杀类的短时间高并发……TPS100或200在100ms内响应应该也能撑一段时间（具体情况还是要看业务量）背景做项目开发的时候，不止一次被性能测试问“这个服务性能要求是多少？”他期望能得到一个这次接口TPS压到50还是100，返回时间是100ms还是200ms的回答。
有没有办法从Hue获取给定文件的以下详细信息？我主要需要给定文件的总block数和复制因子Totalblocks(validated):183(avg.blocksize133655481B)Minimallyreplicatedblocks:183(100.0%)Over-replicatedblocks:0(0.0%)Under-replicatedblocks:0(0.0%)Mis-replicatedblocks:0(0.0%)Defaultreplicationfactor:3Averageblockreplication:3.0Corruptblocks:0Missingr
mtail是谷歌开源的一款从应用日志提取metrics的工具，它会实时读取应用程序的日志，然后通过自己编写的脚本分析日志，最终生成时间序列的指标，项目地址是：https://github.com/google/mtail。夜莺的Categraf对日志指标的收集也是采用的mtail，不过做了一些优化，具体优化了什么我们慢慢道来。现在，我们先从谷歌的mtail开始聊起，再慢慢聊到夜莺的mtail插件。mtail的安装前面已经对mtail做了简短的介绍，其实那就是全部。所以，我们直接从安装开始。从https://github.com/google/mtail/releases下载需要的版本，操作如下
引言 提起科技运营指标，每个科技人都能说出几个，比如交易量、响应时间、响应率、成功率等。这些指标都是对运营工作中某个领域工作的量化评估。但是，要评估科技运营的整体水平，就必须建立科技运营的指标体系，获取全局性信息，进而通过这些信息去驱动运营工作的发展，达成组织目标。建设目标及定位 G行建立科技运营可观测性指标体系，为管理人员提供多维度、精细化的运营管理分析框架，并以此为抓手，提升中心运营管理能力、决策水平和服务质量。指标体系建设遵循可量化、可对比、具备行动导向、多场景适配四个原则，聚焦实际业务场景，支持不同层级的应用。设计思路 指标体系的设计基于OSM+UJM+ 应用场景。OSM模型（Obej
分布式技术发展历程来看，分布式其实就是用廉价普通的机器解决单个计算机处理复杂、大规模数据和任务时存在的性能和资源瓶颈问题。如何来衡量一个分布式系统的优劣程度呢？一般分布式系统的表现好坏表现在以前几个方面：性能资源可用性可扩展性性能其实对于什么是性能，最常听说的就是请求的响应速度。其实这只是一方面，不同的系统，对于系统的要求不一样，有的关注吞吐量，有的关注相应时间，有的关注完成时间，没错这三个指标就是最常见的性能指标。吞吐量吞吐量指的是系统在一定时间内可以处理的任务数。这个指标很直观的反应处一个系统的性能，就好像在顾客非常多的情况下，看一个收银员可以一个小时能服务多少个顾客。在互联网中吞吐量常常
背景纵观软件研发的发展历程，如果说“业务需求开发”是核心主线的话，那么研发效能建设就是这一核心主线之外最大的一条支线。每个历史阶段的研发效能所面对的主要矛盾次要矛盾都不一样，因此大家可以看到，在不同的历史阶段产生了不同的“研发效能提升产品”：从文本编辑器到带有各种功能的IDE（IntegratedDevelopEnvironment），从单一的命令行脚本到覆盖代码发布全生命周期的CI/CD系统，从各种“上古时代”的协作表格或文档到目前已经发展出的横跨软件研发生命周期、覆盖软件开发关键维度的在线协作系统，似乎你能想到的降本提效的方法和途径，都有人帮你做了专业的产品用来满足你的各种要求和与众不同的
