[探索]聊天机器人 吴金龙@爱因互动 2017年04月17日 吴金龙 • 2005~2010：北大数学院 • 推荐系统 • 2010~2011：阿里云 • PC/手机输入法 • 2011~2017：世纪佳缘 • 用户推荐、网警等数据系统 • 技术部负责人 • 一个AI负责人 • 2017~现在：爱因互动 • 技术合伙人、算法负责人 • ChatbotsChina发起人 • •Microsoft Cortana •微软小冰 2016 •Facebook Messenger •Microsoft Tay IR-Bot: 智能检索机器人 IR-Bot：检索问答系统 IR-Bot：深度学习 • 句子表示、QA匹配 基于深度学习的智能问答 IR-Bot：深度学习 • 句子表示、QQ匹配 Semantic Question Matching with Deep Tracking (DST) • 对话状态应该包含持续对话所需要的各种信息 • DST问题：依据最新的系统和用户动作，更新对话状态 • Q：如何表示对话状态 状态追踪 (DST) 旧状态 用户动作 系统动作 新状态 策略优化 Dialogue Policy Optimization (DPO) • 系统如何做出反馈动作 • 作为序列决策过程进行优化：增强学习 Milica Gašić (2014)

Sealos 云操作系统 方海涛 环界云计算 CEO 目 录 云操作系统介绍 01 云操作系统架构 02 功能与实用场景 03 实现原理 04 价值 05 总结 06 自我介绍 Sealos 作者 阿里巴巴 CNCF sealer 作 者 环界云计算创始人 公司代表作品： Sealos 云操作系统 Laf 函数计算 FastGPT AI 知识库 Sealos 介绍 以 kubernetes 为内核的云操作系统 整个数据中心抽象成一台服务器，一切皆应用，让用云像用个人电脑一样简单！ Kubernetes是云操作系统内核，整个集群是一个整体 Sealos是云操作系统发行版本 Linux发行版，如redhat Linux kernel CPU 内存 磁盘 Linux发行版，如redhat Linux kernel CPU 内存 磁盘 Linux发行版，如redhat 我大道至简海纳百川 不求最好，但求最贵 优秀还便宜 你真的需要虚拟机？真的需要 IaaS 层？ PaaS SaaS 有本质区别？鸭式辩型忘记了？ 云里面，一切皆应用才是王道。 系统架构与设计理念 通用的系统管理入口 所有应用自由安装卸载 极简、高内聚、高度抽象 提供最基础的核心能力 容器管理、编排调度、资源隔离 驱动层实现资源抽象 自由切换，到处运行 Sealos API Sealos

云原生社区Meetup 第三期·杭州站 使用 Chaos Mesh 来保障云原生系统的健壮性 演讲人：周强 GitHub 地址：https://github.com/zhouqiang-cl PingCAP 工程效率负责人，ChaosMesh 负责人 云原生社区Meetup 第三期·杭州站 The incident in the production environment

深入 Kubernetes 的“无人区” —— 蚂蚁金服双十一的调度系统 曹寅2/19 一、蚂蚁金服的Kubernetes现状 二、双十一Kubernetes实践 三、展望未来迎接挑战 目 录 contents 目录3/19 一、蚂蚁金服的Kubernetes现状 Part 1：4/19 发展历程与落地规模 Part 1：蚂蚁金服的Kubernetes现状 平台研发 灰度验证 灰度验证 云化落地 规模化落地 2018年下半年开始投 入 Kubernetes 及其配 套系统研发 2019年初于生产环境 开始灰度验证，对部分 应用做平台迁移 2019年4月完成云化环境 适配，蚂蚁金服云上基础 设施全部采用 Kubernetes 支撑618 2019年7月到双十一前完成 全站 Kubernetes 落地，超过 90% 的资源通过 Kubernetes 分配，核心链路100%落地支撑

银河麒麟服务器操作系统 V4 Hadoop 软件适配手册 天津麒麟信息技术有限公司 2019 年 5 月 银河麒麟服务器操作系统 V4 hadoop 软件适配手册 I 目 录 目 录 ............................................................................. .......................................................................................... 2 1.1 系统概述 ................................................................................................ ....................................... 7 银河麒麟服务器操作系统 V4 hadoop 软件适配手册 2 1 概述 1.1 系统概述 银河麒麟服务器操作系统主要面向军队综合电子信息系统、金融系统以及电 力系统等国家关键行业的服务器应用领域，突出高安全性、高可用性、高效数据 处理、虚拟化等关键技术优势，针对关键业务构建的丰富高效、安全可靠的功能

� 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， 上线与推理 提纲 �推荐场景深度学习系统的基本问题与特点 �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 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 流式学习 1.2 Item和User新增，离开/遗忘， Embedding空间动态变化。 短期命中的⾼频key随时间缓慢变化 少量的⾼频key占据了主要访问需求

batch_decode() 函数对响应进行解码。关于输入部分，上述的 messages 是一个 示例，展示了如何格式化对话历史记录和系统提示。默认情况下，如果您没有指定系统提示，我们将直接使 用 You are a helpful assistant. 作为系统提示。 1.3.2 流式输出 借助 TextStreamer ，您可以将与 Qwen 的对话切换到流式传输模式。下面是一个关于如何使用它的示例： 生成的统一格式）模型。欲了解更多详情，请参阅官方 GitHub 仓库。以下我们将演示如何 使用 llama.cpp 运行 Qwen。 1.4.1 准备 这个示例适用于 Linux 或 MacOS 系统。第一步操作是：“克隆仓库并进入该目录： git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp cd llama.cpp 然后运行 make 命令： 已经正式成为 LM Studio 的一部分。祝你使用愉快！ 1.5 Ollama Ollama 帮助您通过少量命令即可在本地运行 LLM。它适用于 MacOS、Linux 和 Windows 操作系统。现在， Qwen1.5 正式上线 Ollama，您只需一条命令即可运行它： ollama run qwen 接着，我们介绍在 Ollama 使用 Qwen 模型的更多用法 1.5.1 快速开始

对比虚机的优势： • 通过共享操作系统内核，细粒度资源隔离。（降低资源成本） • 定义了环境无关的标准的交付、部署规范（提高交付效率） • 秒级快速启动和停止（适合敏捷扩缩容场景） • 一台ECS实例/物理机上可以运行多个容器。 • 容器在业界的默认标准是Docker，定义容器标 准的组织是OCI。 容器技术是一种轻量级的操作系统虚拟化方案， 可以基于操作系统虚拟出更加细粒度的资源单位。 容器编排引擎提供资源的管理和容器的调度技术，提供容器应用生命周期管理、弹性伸缩、监控运维的基本机制，决定容器 之间如何进行交互。 • Kubernetes（简称K8S）是主流的容器编排部署管理平台。它基于Google Borg商用系统开发，具有轻量级，可移植性，高 灵活性等特点。 • CNCF是围绕Kubernetes构建容器软件全栈的基金会组织，提供Kubernetes和周边软件的技术孵化和服务提供商资质认证 6 容器 ocker技术的企业级容器服务 开源原生平台 商业增强特性 控制面 HA 跨AZ高可用 容器优雅缩容 多策略弹性伸缩 镜像加速 滚动升级 配置模板化 自动化构建 自动化部署 节点自动伸缩 GUI/CLI/API 物理共享集群 多语言多框架 Java/Python/Go/Node.js 第三方模板&镜像部署 K8S Helm/Docker Hub 第三方服务&工具 Kafka/Nginx/APM/Monitor

scope」的Metrics 例如：响应Request A的实例在一段时间内做了多少次GC？ ① 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. 数据打通并不简单 ② 应用、系统、网络的Metrics之间 例如：某个Service的Pod的QPS、IOPS、BPS分别是多少？ 例如：Pod所在的KVM宿主机的CPU、内存指标？ ② 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. 数据打通并不简单 ④应用、系统、网络的Log之间 例如：应用日志ERROR与Ingress日志有什么关联吗？ ④ 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. 数据打通并不简单 ⑤「非Request scope」的Log与Trace之间 例如：系统日志异常与Request时延增大是否有关联 ⑤ 看云网更清晰 Simplify Simplify the growing complexity. 数据打通并不简单 ⑥ 应用、系统、网络的Trace之间 例如：访问一个服务的耗时究竟有哪些部分组成？ App，Sidecar，Node，KVM，NFVGW？ ⑥ 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. 我们需要哪些Tag？OpenTelemetry的答案 服务属性 代码属性 实例属性