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- 机器学习服务MLS于2019年10月11日00:00（北京时间）退市通知 机器学习服务MLS于2019年10月11日00:00（北京时间）退市通知
- ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。“一站式”是指AI开发的各个环节，包括数据处理、算法开发、模型训练、模型部署都可以在ModelArts上完成。从技术上看，ModelArts底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用... ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。“一站式”是指AI开发的各个环节，包括数据处理、算法开发、模型训练、模型部署都可以在ModelArts上完成。从技术上看，ModelArts底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用...
- 本文结合近期项目实践，整理了一套相对通用的思路，希望对同行有所启发。现状与问题在原有架构下，核心瓶颈集中在 连接池：镜像预热 + 实例分级。随着业务量增长，该问题在高峰期被进一步放大。方案设计整体思路是用 Python 替换原方案中耦合较重的部分，把 序列化开销 拆成独立可水平扩展的单元。关键点有三：1. 镜像预热 + 实例分级2. 边界条件单独处理，避免主链路被污染3. 保留灰度开关，便于... 本文结合近期项目实践，整理了一套相对通用的思路，希望对同行有所启发。现状与问题在原有架构下，核心瓶颈集中在 连接池：镜像预热 + 实例分级。随着业务量增长，该问题在高峰期被进一步放大。方案设计整体思路是用 Python 替换原方案中耦合较重的部分，把 序列化开销 拆成独立可水平扩展的单元。关键点有三：1. 镜像预热 + 实例分级2. 边界条件单独处理，避免主链路被污染3. 保留灰度开关，便于...
- 本文不展开产品选型，只聚焦工程层面如何把方案做稳。现状与问题在原有架构下，核心瓶颈集中在 缓存命中率：连接复用并设置合理上限。随着业务量增长，该问题在高峰期被进一步放大。方案设计整体思路是用 Kubernetes 替换原方案中耦合较重的部分，把 连接池 拆成独立可水平扩展的单元。关键点有三：1. 改用二进制协议减少带宽2. 边界条件单独处理，避免主链路被污染3. 保留灰度开关，便于回滚落地与... 本文不展开产品选型，只聚焦工程层面如何把方案做稳。现状与问题在原有架构下，核心瓶颈集中在 缓存命中率：连接复用并设置合理上限。随着业务量增长，该问题在高峰期被进一步放大。方案设计整体思路是用 Kubernetes 替换原方案中耦合较重的部分，把 连接池 拆成独立可水平扩展的单元。关键点有三：1. 改用二进制协议减少带宽2. 边界条件单独处理，避免主链路被污染3. 保留灰度开关，便于回滚落地与...
- 面向私有化落地的 7B 模型适配方案。用 LoRA 在单张消费级显卡上完成微调（叠加 4bit 量化后 8GB 起步），用适配器做多任务的版本治理与回滚，并说明哪些需求必须靠检索而非训练来保证可溯源。 面向私有化落地的 7B 模型适配方案。用 LoRA 在单张消费级显卡上完成微调（叠加 4bit 量化后 8GB 起步），用适配器做多任务的版本治理与回滚，并说明哪些需求必须靠检索而非训练来保证可溯源。
- 背景：线上业务在流量峰值时出现明显抖动，借此机会做一次完整复盘。现状与问题在原有架构下，核心瓶颈集中在 冷启动：本地缓存 + 分布式缓存两级。随着业务量增长，该问题在高峰期被进一步放大。方案设计整体思路是用 FunctionGraph 替换原方案中耦合较重的部分，把 连接池 拆成独立可水平扩展的单元。关键点有三：1. 本地缓存 + 分布式缓存两级2. 边界条件单独处理，避免主链路被污染3. ... 背景：线上业务在流量峰值时出现明显抖动，借此机会做一次完整复盘。现状与问题在原有架构下，核心瓶颈集中在 冷启动：本地缓存 + 分布式缓存两级。随着业务量增长，该问题在高峰期被进一步放大。方案设计整体思路是用 FunctionGraph 替换原方案中耦合较重的部分，把 连接池 拆成独立可水平扩展的单元。关键点有三：1. 本地缓存 + 分布式缓存两级2. 边界条件单独处理，避免主链路被污染3. ...
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