顾静, 阿里云 邓隽, 阿里云 Kubernetes 异常配置检测框架 我们来自阿里云容器服务 • 顾静，研发工程师 • 邓隽，技术专家 我们参与打造 • 容器服务（ACK/ASK） • 容器镜像服务（ACR） • 服务网格（ASM） • … 1 Kubernetes 典型异常 2 检测框架演进 3 生产实践 4 总结 Kubernetes 使用日常 • 应用部署 • API Server Pod Master API Server Pod Master API Server Pod Kubernetes 典型异常 网络异常 • 安全组、路由表配置错误 • 节点防火墙软件等修改 iptables、内核参数 • 网络链路长，手动排查成本高 异常影响 • 应用间无法正常通信 • 集群内 Controller 无法正常工作 YUM 安装自动运维工具 在集群中运行 CIS Benchmark 检测项依赖于 CIS Benchmark 内容 能发现集群核心组件配置错误 无法发现如 Flannel 组件异常 增加检查项流程较复杂 kuberhealthy 在集群中运行 CronJob 实现检查 可以自定义检查项 无法检测集群核心组件配置 集群异常时无法进行检测 kube-hunter 适用于集群安全检测 仅能检测集群安全性 kubectl-trace

AI 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 快速开始 CHAPTER1 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 1.1.2 Conda 5，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"

2023年05月 深度学习-序列模型 黄海广 副教授 2 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 本章目录 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 05 深层循环神经网络 3 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 1.序列模型概述 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 循环神经网络(RNN) 05 深层循环神经网络 4 1.序列模型概述 循环神经网络（RNN）之类的模型在语音识别、自然语言处理和 其他领域中引起变革。 5 数学符号 在这里?<1>表示Harry这个单词，它就是一个第 4075行是1，其余值都是0的向量（上图编号1所示 ），因为那是Harry在这个词典里的位置。 ?<2>是第6830行是1，其余位置都是0的向量（上 图编号2所示）。 同一层节点之间无关联，从而导致获取时序规则方面功 能不足  循环神经网络可以解决时序问题  基于语言模型（LM），故可以捕捉时序规则信息  它是如何实现的？ 7 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 2.循环神经网络(RNN) 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 05 深层循环神经网络 8 2.循环神经网络(RNN)

云端图像技术的深度学习模型与应用 李东亮 360 人工智能研究院 lidongliang@360.cn 2017.10.20 SACC2017 360电脑安全产品 月活跃数达到4.42亿 360手机安全产品 移动端用户总数已达约1.49亿 360浏览器 月活跃用户数量为3.03亿 360导航 日均独立访问用户为8900万人 日均点击量约为4.51亿次 360搜索 稳定拥有35%以上的市场份额 移动端 业 务 视觉感知模型 SACC2017 视觉感知核心问题 Object Segmentation Object Classification Person, Horse, Barrier, Table, etc Object Detection 检测 识别 分割 跟踪 核 心 SACC2017 图像技术的三个核心难点>>小、快、准 小模型 线上速度快 预测准 Frequent remote upgrade CPU-constrained, real-time Cloud processing SACC2017 视觉感知模型 分割 Forward Block Forward Block deconvolution deconvolution convolution convolution 检测 Forward Block Forward

扫码试看/订阅 《TensorFlow 2 项目进阶实战》视频课程 快速上手篇：动⼿训练模型和部署服务 • TensorFlow 2 开发环境搭建 • 使用 tf.keras.datasets 加载数据 • 使用 tf.data.Dataset 加载数据 • 使用 tf.keras.Model 管理模型 • Fashion MNIST 数据集介绍 • 使用 TensorFlow 2 训练分类网络 from_generator 加载 Generator 使用 tf.data.TextLineDataset 加载文本 “Hello TensorFlow” Try it！ 使用 tf.keras.Model 管理模型 历史上的 tf.keras.Model • Class tf.compat.v1.keras.Model • Class tf.compat.v1.keras.models.Model • Model • Class tf.keras.models.Model 使用 tf.keras.Model 构建模型 使用 tf.keras.Model 构建模型 使用 tf.keras.Model 训练模型 保存和加载 h5 模型 保存和加载 SavedModel 模型 Fashion MNIST 数据集介绍 Original MNIST dataset The MNIST database

从推荐模型的基础特点看
 袁镱 腾讯 个⼈简介 � ⽆量系统 � 项⽬于17年启动，先后经过了6个主要版本的 迭代 � 覆盖腾讯PCG全部业务的推荐场景，⽀持腾讯 IEG，CSIG，QQ⾳乐，阅⽂等业务的部分推 荐场景 � 袁镱 博⼠，专家⼯程师 � 研究⽅向：机器学习系统，云计算，⼤数据系统 � 负责腾讯平台与内容事业群（PCG）技术中台核 ⼼引擎：⽆量系统。⽀持⼤规模稀疏模型训练， �推荐场景深度学习系统的基本问题与特点 �推荐类模型的深度学习系统设计 � 系统维度 � 算法维度 �总结 基于深度学习模型的推荐流程，场景与⽬标 Serving系统 HDFS 数据 通道 训练系统 召回 业务服务 排序 混排 模型 管理 上线 管理 ⽆量 RGW/Cos/ kafka 样本 存储 实时样本 ⽣成服务 离线样本 ⽣成任务 数据 通道 特征 处理 模型 登记 模型 上线 预测 QQ⼩世界等） � 腾讯系内容推荐：阅⽂集团，QQ⾳乐 � Facebook推荐场景推理成本占AI推理成本的 >72% [ISCA2020 RecNMP] � 千亿级推荐模型应⽤ O1. 千亿级特征（TB级）的模型的在线/离 线训练，在线推理服务和持续上线 O2. 针对推荐特点的深度优化，达到业界先 进⽔平 推荐系统的核⼼特点 � Feature 1（基本特点） 1.1 User与推荐系统交互，7*24⼩时

如计算路口交通事故预警，给予司机及时提示等，所 以将算力卸载在距离业务现场、设备最近的地方，就 是边缘计算的场景，它的价值空间远超AIoT，可以更 大范围为客户赋能，IoT和边缘计算一定走向融合。 定位为基于物模型的计算 定位为基于业务的计算 高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge Cloud )-2 • 为了更好的为客户业 务场景赋能，比如路 口的交通事故识别和 预警等等需要低时延 的技术，如 RPA、BPM、 微流逻辑等串联在一起， 实现端到端的智能自动 化。是种生态型平台。 高级能力-混合云（资源角度） 控制力 服务、位置、规则可控 高安全 安全自主可控 高性能 硬件加速、配置优化 固定工作负载 私有云 混合云 SLB 工作负载可迁移 敏捷 标准化、自动化、快速响 应 低成本 按需伸缩、按需使用付费 弹性 可弹性无限拓展 弹性工作负载 公有云 ETCD ETCD 但是通过监控、日志分析、跟踪链等发 现问题根因所在周期长，依靠人的经验 （并且人的经验无法数据化沉淀），而 得到问题根因后，只能通过人工去修复 或者管理 • 而大数据或者基于监督的AI技术的成熟、 运维领域模型趋于完整、云原生底座也 更成熟的基础上，利用大数据分析根因 （关联性分析）和利用AI进行基于根因分 析的自动化处理成为可能。 • 在精细化的基础上，完整较为成熟的自 动化能力，节约了人力成本同时提高了

7 众多大语言模型 大语言模型（LLMs）为现今人工智能的许多重要突破奠定了基础。目前的应用多使用类似聊天的界面进行交 互，例如 ChatGPT 或 Google Bard。生态中的主要竞争者（例如 OpenAI 的 ChatGPT，Google Bard，Meta 的 LLaMA 以及亚马逊的 Bedrock 等）在我们的讨论中占据重要地位。更广泛来说，大语言模型可以应用于从 内容 。通过自然语言的抽象层，这些大模型 成为了强大的工具库，被诸多信息工作者广泛使用。我们讨论了大语言模型的各个方面，包括自托管式大语言 模型，相较云托管的大语言模型，它支持更多的定制和管控。随着大语言模型日益复杂，我们正在深思如何在 小型设备上运行大语言模型，特别是在边缘设备和资源受限的环境中。我们还提到有望提高性能的 ReAct 提示 工程，以及利用大语言模型驱动的自主代理开发远超简单的问 答交互的动态应用。我们也提到一些向量数据库 （包括 Pinecone）由于大语言模型而重新流行起来。大语言模型的底层能力，包括更专业化和自行托管的能力， 将继续呈爆发性增长。 远程交付解决方案日臻成熟 尽管远程软件开发团队多年来利用技术克服地理限制，但疫情的影响进一步推动了这一领域的创新，巩固了向 完全远程或混合工作演进的趋势。在本期技术雷达中，我们讨论了远程软件开发实践和工具的成熟，和团队们

5 2.2 Keras 被工业界和学术界广泛采用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.3 Keras 可以轻松将模型转化为产品 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.4 Keras 支持多个后端引擎，并且不会将你锁定到一个生态系统中 . . . . . . . 7 3 快速开始 8 3.1 Sequential 顺序模型指引 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 3.1.1 开始使用 Keras 顺序 (Sequential) 模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 3 6 基于栈式 LSTM 的序列分类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.1.5.7 带有状态 (stateful) 的相同的栈式 LSTM 模型 . . . . . . . . . . . . 15 3.2 函数式 API 指引 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .