个人认为这个要分几个方面看,容器化并不是在等量资源条件下可以提升性能。它实现的是降本增效,实现快速部署和易于扩展。将虚拟机底层化。在更少的硬件基础下运行更多的程序。容器化后,若瓶颈在于存储,那么就需要提高容器
除去正常数据安全和隐私性的额保护措施,单说容器的:减少配置不当,例如:开启特权模式(privileged)、挂载Docker Socket逃逸、挂载宿主机procfs逃逸、Docker Remote API未授权访问逃逸 避免将宿主机上的敏感文件或目录挂载到
个人认为容器化无法解决海量数据直接的快速传输,采用容器化部署,一般都是使用容器外存储。这样和直接在虚拟机上从存储读取数据基本就一致了。还是看IO和网络的速度。
个人理解hdfs在容器外,和原来一样,只是原来是直接访问,现在是容器化后挂载存储卷
1、GPU是宝贵的,所以尽量 选择适合 GPU 加速的深度学习框架,如 TensorFlow 、 PyTorch 等,以充分发挥 GPU 的计算能力。从算法上避免算力的浪费2、GPU资源上云可以有效的动态伸缩 减少闲置和增加可用度。此外训练过程根
1、数据分片和负载均衡:由于大模型的向量数据通常很庞大,需要考虑如何进行数据分片和负载均衡,以确保数据在各个节点之间均衡地分布,同时避免单个节点负载过重。2、高速网络和存储:大模型的向量数据库通常需要高速的网络和
对金融业而言,影响因素最大的不是技术因素而是业务因素。1、若要处理金融行业的海量数据,并提供高性能的查询处理,且需要强一致性保证和多租户支持符合金融行业对数据准确性和安全性的要求,建议选择分布式向量数据库,主要
1、算法工程师:职责:负责收集、整理、清洗和标注数据,确保数据的质量和有效性。负责选择和设计大模型的架构,进行模型的训练、验证和调优。原因:数据是模型训练的基础,算法工程师对数据的理解和处理能力决定了模型的质量和
在训练开始之前,可以对数据进行预处理和压缩,以减小数据的体积并提高加载速度。例如将图像缩放,把高分辨率的图像缩放到较小的尺寸,将图像的像素值从0-255的整数范围转换到0-1的浮点数范围。帮助模型更快地收敛,提高模型的
在硬件上,SSD存储和分布式文件存储 提供更快的读写IO,能显著较本地盘和集中式存储在大并行读写的情况下的性能。除去硬件,大模型训练的性能,个人认为更多的考虑数据分布、并行读写、可扩展性和容错性几个方面上的因素。
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