样本读取 样本解析 基于GPU的多级存储训练：更⾼的性价⽐ � 推荐模型GPU训练的挑战 � 显存（A100最⼤80GB）放不下TB级的模型 � GPU多线程并⾏计算能⼒对稀疏数据不友好 � ⽅案 � 原有：内存能够存储的参数->对应的样本量Group � 新增：显存能够存储的参数->对应的样本量Pass � 新增：GPU并⾏操作友好->CSR格式的显存数据访问 SSD磁盘 10TB CPU型服务 Feature 2.2 Hotkey缓存优化 <10台 内存型服务 并发查询优化 数⼗台 ⽹络型服务 TB级模型实时上线 � 问题：TB模型实时多地传输和加载成本⾼ � ⽅案：⾼低频分别上线 � 更灵活的⽤法：模型多切⽚，按需上线 � Dssm � wdl ... 分布式Serving集群 副本1 副本2 Group 1 Group N 副本1 副本2 推理节点 的特点） 通讯量可以变⼩来提升训练速度么？---参数，梯度压缩 � 问题： � 参数w和梯度g占据主要的通讯量，拉⻓了请求时间 � 常规的数值⽆损的压缩⽅法效果不明显 � 业界主流做法： � 量化 � 稀疏化。累计发 送，需要做本地 梯度修正 float32->float16->int8->int4->2bit 直接压缩->训练算法补偿 [2020] Compressed Communication

员和平台团队之间提供了公开的合约。这个合约可能涉及在不同环境中提供云环境、数据库、监控、身份验证 等功能。这些工具强制执行组织标准，同时允许开发人员通过配置自主访问多种环境。这些平台编排系统的案 例包括 Kratix 和 Humanitec Platform Orchestrator。我们建议平台团队考虑这些工具，作为自己的脚本、本 地工具和基础设施即代码（infrastructure as 声称更加面向应用程序而不是工作负载为中心。 21. 自托管式大语言模型 评估 大语言模型（LLMs）通常需要大量的 GPU 基础设施才能运行，但目前有强烈的推动力使它们可以在更简单的 硬件上运行。对大语言模型进行量化可以减少内存需求，使高保真度模型可以在成本更低廉的硬件甚至是 CPU 上运行。像 llama.cpp 这样的工作使大语言模型可以在包括树莓派、笔记本电脑和通用服务器在内的硬件上运 行成为可能。 CPU 推理。它定义了一种分布式大语言模型（LLMs）的二进制格 式。为此，GGML 采用了量化技术，这种技术可以使 LLM 在用户的硬件上运行有效的 CPU 推理。GGML 支持 多种量化策略（例如 4 位、5 位、以及 8 位量化），每种策略动都在效果和性能之间提供了不同的取舍。一种快 捷地对使用这些量化模型的应用进行测试、运行和构建的方法是使用一个叫做 C Transformers 的 Python

总结：Envoy在处理响应后尝试检测连接状态，存在时间窗口没有检测到断开，并重用此连接发送后续请求而 遇到网络RST，并且Envoy连接池不会对当前连接发送失败后进行重试，导致Envoy返回503UC报错。 解 决 方 案 1、禁止服务侧Envoy对上游重用连接，通过设置maxRequestsPerConnection=1可以动态生效，但会有一定性能 下降。同时不影响上游连接数maxConnetions（默认1024 灰度发布全流程自动化管理：  灰度版本一键部署，流量切换一键生效  配置式灰度策略，支持流量比例、请求内容 （Cookie、OS、浏览器等）、源IP  一站式健康、性能、流量监控，实现灰度发布过程 量化、智能化、可视化 • 策略化的智能路由与弹性流量管理 无侵入智能流量管理：  权重、内容等路由规则，实现应用灵活灰度发布  HTTP会话保持，满足业务处理持续性诉求  限流、熔断，实现服务间链路稳定、可靠

85 3.1.1 线性回归的基本元素 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 3.1.2 矢量化加速 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 3.1.3 正态分布与平方损失 softmax运算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 3.4.5 小批量样本的矢量化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 3.4.6 损失函数 . . . . . . 小批量随机梯度下降 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 457 11.5.1 向量化和缓存 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 457 11.5.2 小批量 . .

Qwen 成为可能。该库是 一个纯 C/C++ 实现，不依赖任何外部库，并且针对 x86 架构提供了 AVX、AVX2 和 AVX512 加速支持。此 外，它还提供了 2、3、4、5、6 以及 8 位量化功能，以加快推理速度并减少内存占用。对于大于总 VRAM 容量的大规模模型，该库还支持 CPU+GPU 混合推理模式进行部分加速。本质上，llama.cpp 的用途在于运行 GGUF（由 GPT 生 色扮演的乐趣，并使用不同类型的量化模型。您可 以训练诸如 LoRA 这样的算法，并将 Stable Diffusion 和 Whisper 等扩展功能纳入其中。赶快去探索更多高级 用法，并将它们应用于 Qwen 模型中吧！ 1.7 AWQ 对于量化模型，我们推荐使用 AWQ 结合 AutoAWQ 。AWQ 即激活感知权重量化，是一种针对 LLM 的低比 特权重量化的硬件友好方法。而 AutoAWQ 是一个易于使用的工具包，专门用于 4 比特量化模型。相较于 FP16，AutoAWQ 能够将模型的运行速度提升 3 倍，并将内存需求降低至原来的 1/3。AutoAWQ 实现了激活 感知权重量化（AWQ）算法，可用于 LLM 的量化处理。在本文档中，我们将向您展示如何在 Transformers 框 架下使用量化模型，以及如何对您自己的模型进行量化。 1.7.1 如何在 Transformers 中使用 AWQ 量化模型 现在，Transformers

论文，并有10多项相关领域的专利。  业余爱好： 骑行 个人简介 电子邮箱： jim.cheng@ususing.com 5 议程 • 深度学习与商品搜索  矢量化搜索技术简介  基于词语聚类的矢量化  基于用户会话的矢量化  原型评测结果及效果示例 • 深度学习与聊天机器人  聊天机器人简介  聊天机器人主要模块及架构  深度学习探索  聊天机器人评测结果 6 • 语义词汇差异 尚未进入生产线。 8 • 搜索数值矢量化  传统搜索基于文字匹配， 商品包含搜索词或者不包含搜索词  利用深度学习技术， 将搜索词和商品全部数值矢量化， 将文字匹配转化为数值矢量计算  词语矢量化是进一步进行各种深度学习的基础。 • 矢量化模型介绍  Mikolov(Google员工)等人2013发表了两篇关于Word2Vec的文章， 成为词语矢量化表示的基础  Word2vec的优点： vec(中国) ）  矢量化模型的现况  词语的矢量化模型已经有开源实现方案  句子和文档的矢量化还在摸索阶段，尚不成熟  已经有一些在词语相似度，舆情分析等方面的应用 矢量化搜索模型 9 词语矢量化模型 CBOW: 通过上下文词语 来预测词语本身出现的概 率 Skip-gram: 通过词语本身 来预测上下文词语出现的 概率 10 基于词语聚类的矢量化模型 • Word2vec等工具可以有效地将词语转化为向量

深度学习-神经网络的编程基础 黄海广 副教授 2 本章目录 01 二分类与逻辑回归 02 梯度下降 03 计算图 04 向量化 3 1.二分类与逻辑回归 02 梯度下降 01 二分类与逻辑回归 03 计算图 04 向量化 4 符号定义 ?：表示一个??维数据，为输入数 据，维度为(??, 1)； ?：表示输出结果，取值为(0,1)； (?( (1−?) (1−?)) ⋅ ?(1 − ?) = ? − ? ?=??? + ? 9 2.梯度下降 02 梯度下降 01 二分类与逻辑回归 03 计算图 04 向量化 10 梯度下降 ? 学习率 步长 11 梯度下降的三种形式 批量梯度下降（Batch Gradient Descent,BGD） 梯度下降的每一步中，都用到了所有的训练样本 随机梯度下降（Stochastic − ?(?) ?? (?) (同步更新?? ，(j=0,1,...,n )) 17 3.计算图 02 梯度下降 01 二分类与逻辑回归 03 计算图 04 向量化 18 3.计算图 ? = ?? ? = 3? ? = ? + ? ? ?, ?, ? = 3(? + ??), ? = 5, ? = 3, ? = 2 ? = 5 ? = 3 ? =

特征深度化：特征embedding • 模型深度化：深度学习模型， Wide&Deep；DeepFM 4 深度学习 物料粗排 特征向量化 基于Item2vec的 博主召回和微博 召回 物料精排 向量索引 DSSM/FM/FF M生成博主与物 料向量，采用 向量进行召回 特征向量化：Item2vec 向量索引：FM/FFM/ DSSM 模型召回：DIN/DIEN/TDM 模型召回 融入用户近期互动行 分布式模型推理框架：WeiServing 异构CPU集群 kubernetes/ol-submit RPC服务框架 LR/GBDT DNN/DeepFM/W&D 负载均衡/统一版本管理/动态加载/批量化机制 特征映射 Embedding 数据处理 异构GPU集群 CNN 业务应用 模型服务 框架 排序模型服务 多媒体分析服务 自然语言分析服务 集群调度层 核心架构层 算法模型层

全隔离，存储隔离且获得本地 磁盘同等IO能力 ， 可以把整个集群像Docker 一样打包，一键交付 ， 有轻量化、超高性能、极易管 理等特点 自研 负载均衡器， 可支撑超大规模数万节点 集群运行 ，运行速度全球领先，毫秒级发布 更高稳定性 实现安全隔离 轻量化 数万节点集群运行 运行速度 全球领先 超高性能 极易管理 使用场景 私有云 完全 离线 公有云 注册 使用

需求理解 • 编码实现 • 产出交付 ⽀撑的场景 需求管理 开发管理 持续部署 持续测试 持续集成 持续监控 需求提出 需求管理场景 需求完成 需求处理 需求规划排期 ü 需求管理⼯具量化跟踪 ü 需求分级处理 ü 统⼀需求管理流程 ü 需求⾯板跟踪 ü 需求分级管理 ü 责任到⼈ ü 处理状态跟踪 ü 知识管理⼯具对知识协 同共享 ü 需求处理过程全链路追 溯 ü 18个阶段性汇报 10操作⼿册 6x14x3 6⼤主流程 14 ⼦流程 3个标准管道 13x7x5 13个开源⼯ 具 7个插件 5套环境 13x5x71 13个成熟度领域 5个可量化领域 71个⼯具⾃动分 析指标 2x6x4x1 2⼤认证体系 6 个测试场景 4个课件 1个实验室环境 1 | 参考⽂档 2 | 阶段成果 6 | 操作⼿册 3 | 指南 4 |