一、容量管理的设计理念1、为什么要做容量管理？1）容量风险未知集群/资源池/Node容量水位缺乏可视化，稳定性难以保证随着云原生和K8S普及，若没有很好的容量管理，我们就无法感知整个集群、整个资源池以及Node容量的水位变化，也无法得知是否有必要采购资源，无法察觉整体的资源风险。容量变更根因难以追溯有时我们在做一些发版或迭代时，会发现原本充足的资源突然出现紧缺。此时，若要查探容量何时变化或追溯变化的根因，存在一定难度，也比较复杂。HPA覆盖率低，业务稳定性难以保障B站有很多活动和突发流量，但由于HPA的覆盖率比较低，业务容量弹性往往难以保障。2）降本增效大背景资源使用率低，迫切需要提高整体使用
大型AI模型正在改变数字世界。基于大型语言模型(LLM)的Turing-NLG、ChatGPT和GPT-4等生成语言模型用途广泛，能够执行摘要、代码生成和翻译等任务。同样，DALL・E、MicrosoftDesigner和BingImageCreator等大型多模态生成模型可以生成艺术、建筑、视频和其他数字资产，使内容创作者、建筑师和工程师能够探索全新的创意生产力。然而，训练这些大型模型需要在数百甚至数千个GPU设备上使用大量内存和计算资源。例如，训练Megatron-TuringNLG530B模型需要使用超过4,000个NVidiaA100GPU。有效地利用这些资源需要一个复杂的优化系统，以
杨净发自凹非寺量子位|公众号QbitAI文心一言上线内测一个月后，首份迭代数据曝光：一个月共迭代4次；模型推理效率提升10倍，最近一次带来的推理提升达到123%；推理性能提升50%，模型算力利用率提升1倍。简单归纳就是说，迭代很快、不仅成本降下来了，顺便还把性能提升了？！要知道过去一个月内，全球网友们的热情被这场技术风暴所点燃，人们玩得不亦乐乎，ChatGPT也overload了好几次。作为国内率先发布的文心一言，是如何保持住高效迭代的？在这份成绩单中，找到了答案。文心一言首月数据曝光曝光的数据不多，但全都是关键技术指标——大模型训练与推理方面的数据，直接影响后续产品体验效果的好坏。首先，迭代
过去2个月，来自UC伯克利的研究人员给大语言模型们安排了一个擂台——ChatbotArena。GPT-4等大语言模型玩家打起了「排位赛」，通过随机battle，根据Elo得分来排名。这一过程中，每当一个用户访问并使用网站，就需要同时让两个不同的模型跑起来。他们是如何做到的？这不，就在今天，UC伯克利重磅开源了世界最快LLM推理和服务系统vLLM。简之，vLLM是一个开源的LLM推理和服务引擎。它利用了全新的注意力算法「PagedAttention」，有效地管理注意力键和值。配备全新算法的vLLM，重新定义了LLM服务的最新技术水平：与HuggingFaceTransformers相比，它提供高
随着大语言模型（LLM）的不断发展，这些模型在很大程度上改变了人类使用AI的方式。然而，实际上为这些模型提供服务仍然存在挑战，即使在昂贵的硬件上也可能慢得惊人。现在这种限制正在被打破。最近，来自加州大学伯克利分校的研究者开源了一个项目vLLM，该项目主要用于快速LLM推理和服务。vLLM的核心是PagedAttention，这是一种新颖的注意力算法，它将在操作系统的虚拟内存中分页的经典思想引入到LLM服务中。配备了PagedAttention的vLLM将LLM服务状态重新定义：它比HuggingFaceTransformers提供高达24倍的吞吐量，而无需任何模型架构更改。项目地址：https
背景说明：ES高性能全文索引，如果不会用，或者没有用过，在面试中，会非常吃亏。所以ES的实操和底层原理，大家要好好准备。另外，ES调优是一个非常、非常核心的面试知识点，大家要非常重视。在40岁老架构师尼恩的读者交流群(50+)中，其ES相关面试题是一个非常、非常高频的交流话题。近段时间，有小伙伴面试极兔，说遇到一个ES海量数据调优的面试题：ES在承载海量数据，在查询时会存在什么问题？如何优化？社群中，还遇到过大概的变种：形式1：10亿级ES索引单次查询在5-10s，要调优10倍？怎么办？形式2：ES海量索引单次查询速度太慢？如何调优？形式3：ES在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效
OpenAI开发者平台最近推出了两个引人注目的GPT升级版本：gpt-3.5-turbo-0613和gpt-3.5-turbo-16k。这些新版本带来了一系列令人兴奋的功能和增强，为开发者提供了更加灵活和强大的自然语言处理工具。本文将为您介绍这两个版本的主要特点和优势。gpt-3.5-turbo-0613和gpt-3.5-turbo-16k的推出为开发者提供了更强大和多样化的自然语言处理工具。函数调用功能和系统消息改进使得模型更加可控和定制化，而更长的上下文长度则扩展了模型的应用范围。开AI团队的这一升级进一步巩固了GPT系列模型的领先地位，并为开发者提供了更多创造力和创新性的空间。我们很高兴
我正在为一个项目在Linux和Solaris上对本地套接字性能进行基准测试。出于某种原因，我无法找出，Solaris上的性能大约比Linux差100倍。在Linux中，打开一个套接字，每次交换一个非常短(2个字符)的消息并关闭它需要大约10us的时间。在Solaris上，同样的事情大约需要1000us。设置是VirtualBox和Linux中的Solaris10开发人员虚拟机，它们都在同一个VirtualBox中并且直接在同一个硬件上(没有区别)。这是Solaris的已知问题吗？有什么方法可以解决吗？由于无法进入此处的原因，我无法使用本地网络连接。下面的客户端和服务器代码。使用“cc-
我正在为一个项目在Linux和Solaris上对本地套接字性能进行基准测试。出于某种原因，我无法找出，Solaris上的性能大约比Linux差100倍。在Linux中，打开一个套接字，每次交换一个非常短(2个字符)的消息并关闭它需要大约10us的时间。在Solaris上，同样的事情大约需要1000us。设置是VirtualBox和Linux中的Solaris10开发人员虚拟机，它们都在同一个VirtualBox中并且直接在同一个硬件上(没有区别)。这是Solaris的已知问题吗？有什么方法可以解决吗？由于无法进入此处的原因，我无法使用本地网络连接。下面的客户端和服务器代码。使用“cc-
ChatGPT突然更新！今天凌晨，OpenAI在官网上发布了所有更新细节，包含以下这几个方面：在ChatCompletionsAPI中增加了新的函数调用能力更新了GPT-4和GPT-3.5-Turbo版本，可操控性更强为GPT-3.5-Turbo增加了16k的上下文长度（此前是4k）嵌入模型成本降低75%GPT-3.5-Turbo的输入token成本降低25%公布了GPT-3.5-Turbo-0301和GPT-4-0314模型的淘汰时间表其中备受关注的应该就是新的函数调用能力，GPT-4和GPT-3.5-Turbo两个模型的升级，以及各种降成本。对此，推特网友「宝玉」表示，OpenAI这次更新
