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  • pdf文档 5_刘欣_Python在量化投资领域的应用

    0 码力 | 50 页 | 16.81 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 CurveFS对接S3方案设计

    © XXX Page 1 of 11 curvefs对接s3方案设计(过程文档)© XXX Page 2 of 11 时间 修订人 修订内容 2021-05-20 胡遥 初稿 2021-07-20 胡遥 细化write和read流程 整体架构 整体思路 接口和关键数据结构 mds.proto client端数据结构 metaserver.proto space相关数据结构和proto
    0 码力 | 11 页 | 145.77 KB | 6 月前
    3
  • pdf文档 《Saga分布式事务解决⽅案与实践》演讲者/姜宁

    0 码力 | 39 页 | 2.78 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 《Saga分布式事务解决⽅案与实践》演讲者/姜宁

    0 码力 | 33 页 | 2.38 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 πDataCS赋能工业软件创新与实践

    ⼤模型数据计算系统,以云原⽣技术重构数据存储和计算,⼀份数据,多引擎数据计算,AI数学模型、数据和 计算三者互为增强,全面升级⼤数据系统⾄⼤模型时代 ,赋能⾏业AI场景应用。 具备整体数据平台⽅案,支持多模数据处理(结构化、半结构化 以及非结构化数据),实现数据共享和分析。 软件优化 + 新硬件(FPGA)加速,实现数据全链路的性能飞跃, 让数据存储、SQL查询、向量计算以及机器学习等能⼒全面升级。 其他Data Lake Bare-Metal IaaS资源 执⾏器 执⾏器 执⾏器 协调器 协调器 虚拟数仓1 执⾏器 协调器 虚拟数仓2 执⾏器 … 连接管理 查询优化器 资源隔离 向量化执⾏ 事务管理 执⾏计划 并⾏计算 ⾼可用 数据查询 数据加载 弹性伸缩 自定义函数 集群管控 元数据访问 业务数据读写 元数据映射 元数据: Ø 分布式KV,存储系统表 Ø 基于key的自然排序实现索引 基于key的自然排序实现索引 Ø ⾼性能 Ø 基于watcher机制的⾼效分布式锁管理 Ø 基于MVCC的事务隔离级别 Ø 多集群数仓数据共享 计算节点: Ø 自定义虚拟数仓,资源隔离 Ø 向量化执⾏器(SIMD)和JIT Ø HTAP,弹性扩缩容 Ø eMPP专利,弹性⼤规模并⾏计算 Ø 分布式优化器 Ø 存算分离架构 可视化管控: Ø 监控告警 Ø 自定义和动态服务启停 Ø
    0 码力 | 36 页 | 4.25 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Flashcat 让监控分析变简单,Flashcat产品技术交流

    由知名开源项⽬“夜莺”的核⼼开发团队组成: 夜莺是⼀款开源云原⽣监控⼯具,是中国计算机学会接受捐赠并托管的 第⼀个开源项⽬,在GitHub上有超过8500颗星,上百位社区贡献者, 上万家企业⽤户,是国内领先的开源可观测性解决⽅案。 创始团队均来⾃国内⼀线互联⽹公司:创始团队在 等互联⽹公 司,⻓期担任基础设施、云计算、稳定性保障等⽅向的负责⼈。 公司简介:快猫星云是⼀家云原⽣智能运维科技公司 由国内顶级投资机构连续投资。 Flashcat 是什么 INTERNAL OR RESTRICTED, ALL RIGHTS RESERVED © 北京快猫星云科技有限公司 Flashcat 构建了⼀个数据、平台、场景打通的⼀体化⽅案 INTERNAL OR RESTRICTED, ALL RIGHTS RESERVED © 北京快猫星云科技有限公司 Flashcat 的特点 统⼀采集 采⽤插件化思路,内置集成上百种采集插 故障 收敛 故障范围 引导下钻定位 引导下钻定位 北极星 灭⽕图 ⽇志分析 链路分析 事件分析 指标分析 容量分析 基础设施分析 。。。 引导定位 关键特征 关键事件 量化业务层的健康状态 量化IT系统层的健康状态 预置故障定位的最佳实 践,引导分析定位问题 串联打通,交互验证 数据融合,最佳路径 ⾯向稳定性保障场景 ⾯向业务视⻆的故障发现定位体系 数据采集 数据集成(Integration)
    0 码力 | 43 页 | 6.54 MB | 1 年前
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  • pdf文档 从推荐模型的基础特点看大规模推荐类深度学习系统的设计 袁镱

    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
    0 码力 | 22 页 | 6.76 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 Deepseek R1 本地部署完全手册

    更新⽇期:2025年2⽉8⽇ ⼀、简介 Deepseek R1 是⽀持复杂推理、多模态处理、技术⽂档⽣成的⾼性能通⽤⼤语⾔模型。本⼿册 为技术团队提供完整的本地部署指南,涵盖硬件配置、国产芯⽚适配、量化⽅案、云端替代⽅ 案及完整671B MoE模型的Ollama部署⽅法。 核⼼提示: 个⼈⽤户:不建议部署32B及以上模型,硬件成本极⾼且运维复杂。 企业⽤户:需专业团队⽀持,部署前需评估ROI(投资回报率)。 DeepSeek-R1-Distill- 70B 70B BF16 ≥180GB 4*L20 或 2*H20 GPU 三、国产芯⽚与硬件适配⽅案 1. 国内⽣态合作伙伴动态 企业 适配内容 性能对标(vs NVIDIA) 华为昇 腾 昇腾910B原⽣⽀持R1全系列,提供端到端推理优化 ⽅案 等效A100(FP16) 沐曦 GPU MXN系列⽀持70B模型BF16推理,显存利⽤率提升 30% 等效RTX 3090 适配V3/R1模型,性能对标NVIDIA A100 等效A100(BF16) 2. 国产硬件推荐配置 模型参数 推荐⽅案 适⽤场景 1.5B 太初T100加速卡 个⼈开发者原型验证 14B 昆仑芯K200集群 企业级复杂任务推理 32B 壁彻算⼒平台+昇腾910B集群 科研计算与多模态处理 四、云端部署替代⽅案 1. 国内云服务商推荐 平台 核⼼优势 适⽤场景 硅基流动 官⽅推荐API,低延迟,⽀持多模态模型
    0 码力 | 7 页 | 932.77 KB | 8 月前
    3
  • pdf文档 清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单

    多模态支持:支持文本和 图像处理,扩展应用场景。  可解释性:注重模型输出 的可解释性和透明性。 DeepSeek R1  高效推理:专注于低延迟和 高吞吐量,适合实时应用。  轻量化设计:模型结构优化, 资源占用少,适合边缘设备 和移动端。  多任务支持:支持多种任务, 如文本生成、分类和问答。 Kimi k1.5  垂直领域优化:针对特定领域 (如医疗、法律)进行优化, 别并修复古籍中的破损文字,同时生成准确的 注释和解释,帮助修复难以辨认的古籍内容。 • 中 文 法 律 文 本 分 析 与 生 成 : 基于 DeepSeek R1的中文数据处理能力,快速分 析法律文本,提取关键信息,自动生成合同草 案、法律意见书等,提高律师工作效率。 • 智能医疗数据分析与诊断:构建智能医疗 平台,分析病历、检查报告和基因数据,帮助 医生提供更准确的诊断与治疗方案。 • 金融风险预测与管理:开发金融风险分析 舆论分析这个概念在最前沿科技或理论中的潜在应用,列出十个充满想象力和震撼性,前所未有的应用。 如果要量化研究审美智能概念,请提出一个合理的,有效的,各指标不重叠的,你自己能提取数据的指数体系框架,不少于三十 个指数。 请大家研究任何问题,先用这四个提示词进行提问。一是跨学科融合,二是深层次原理,三是概念前沿应用,四是如何量化分析。 任何学术概念。 里面会有些冗余信息,可以删除回复中的冗余信息。另外大家有空
    0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 8 月前
    3
  • pdf文档 DeepSeek从入门到精通(20250204)

    ✅ 结果精准高效 ❌ 限制模型自主优化空 间 需求导向 描述问题背景与目标, 由模型规划解决路径 复杂问题、需模型自主 推理 “我需要优化用户登录流程, 请分析当前瓶颈并提出3种方 案。” ✅ 激发模型深层推理 ❌ 需清晰定义需求边界 混合模式 结合需求描述与关键 约束条件 平衡灵活性与可控性 “设计一个杭州三日游计划, 要求包含西湖和灵隐寺,且 预算控制在2000元内。” 一次性提问复杂逻辑 如何向AI表达需求 需求类型 特点 需求表达公式 推理模型适配策略 通用模型适配策略 1. 决策需求 需权衡选项、评估风险、 选择最优解 目标 + 选项 + 评估标准 要求逻辑推演和量化分析 直接建议,依赖模型经验归纳 2. 分析需求 需深度理解数据/信息、 发现模式或因果关系 问题 + 数据/信息 + 分析 方法 触发因果链推导与假设验 证 表层总结或分类 3. 设计能激发AI创新思维的提示语 利用类比、反向思考等技巧拓展AI输出的可能性 巧妙结合不同领域概念,产生跨界创新 结果优化能力 分析AI输出,识别改进空间 通过迭代调整提示语,优化输出质量 设计评估标准,量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 利用提示语桥接不同学科和AI能力 创造跨领域的创新解决方案 系统思维 设计多步骤、多维度的提示语体系 构建提示语模板库,提高效率和一致性
    0 码力 | 104 页 | 5.37 MB | 8 月前
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