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  • pdf文档 兼容龙蜥的云原生大模型数据计算系统:πDataCS

    --πDataCS简介 兼容龙蜥的云原生大模型数据计算系统 拓数派产品市场总监 吴疆 吴疆 深耕云计算和数据库行业十余年 拓数派(Openpie)产品市场总监 毕业于清华大学计算机系,先后在IBM,EMC, Pivotal,VMWare参与多个云平台和数据库项目 01 拓数派简介 πDataCS简介 02 πDataCS与龙晰 03 01. 拓数派简介 海 外 研 发 )是立足于国内,基础数据计算领域的高科技创新机构。 作 为 国 内 云 上 数 据 库 和 数 据 计 算 领 域 的 引 领 者 , 拓 数 派 以 “Data Computing for New Discoveries”「数据计算,只为新发现」为使命,致力于在数字原生时代,运用突破性计算理论、 独创的云原生数据库旗舰产品以及之上的算法和数学模型,建立下一代云原生数据平台的前沿标准, 驱 驱动企业实现从"软件公司"到"数据公司"再到"数学公司"的持续进阶。 拓数派旗下大模型数据计算系统(PieDataComputing System,缩写πDataCS),以云原生技术 重构数据存储和计算,一份存储,多引擎数据计算,全面升级大数据系统至大模型时代,使得自主可 控的大模型数据计算系统保持全球领先,成为AI的基础科技底座的同时,开启AI技术的新范式。 πDataCS旨在助力企业优化计算瓶颈、充分利
    0 码力 | 29 页 | 7.46 MB | 1 年前
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  • pdf文档 AGI 趋势下的云原生数据计算系统

    AGI趋势下的云原生数据计算系统 演讲人:徐阳 拓数派:大模型数据计算系统先行者 l 拓数派( OpenPie)是立足于国内的基础数据计 算领域高科技创新机构; l 拥有强大的数据库内核研发团队、数据科学家团 队和数字化转型团队; l 国内虚拟数仓和eMPP技术提出者,不断在数据 计算引擎方向进行创新,全面拥抱AI技术趋势。 企业介绍 云原生数据计算系统 围绕数据组织云原生计算系统, 围绕数据组织云原生计算系统, 重构数据存储和计算,一份存 储,多引擎数据计算,全面升 级大数据系统至大模型时代。 02 中国AGI发展趋势 中国AGI市场融资非常活跃, AGI顶级人才非常欠缺,整 个市场将长期保持快速增 长态势。 01 AIGC全生命周期管理 基于PieCloudML,为企业构 建统一的MaaS框架和AIGC开 发框架,对模型和AI Agent进 行高效管理。 03 案例分享 案例分享 基于PieDataCS的用户案例实 践,从基础的数据底座到 AIGC应用全场景覆盖。 04 中国AGI发展趋势 中国AGI市场融资非常活跃,AGI顶级人才非常欠缺,整 个市场将长期保持快速增长态势。 01 中国AGI发展趋势 l InfoQ研究中心预计,2030年中国AGI应用市场规模将达到4543.6亿元人民币。 l 2024-2027中国AGI应用市场将经历过速启动期;
    0 码力 | 26 页 | 2.84 MB | 1 年前
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  • pdf文档 大模型时代下向量数据库的设计与应用

    大模型时代下向量数据库的设计与应用 个人简介 目前在拓数派负责向量数据库PieCloudVector产品,聚焦于大模型 与大数据领域。拥有多年数据库内核研发和配套解决方案架构经验, 在加入拓数派前曾就职于开源大数据平台Greenplum团队,担任外部 数据源访问框架,对象存储访问扩展,ETL工具等产品模块的研发, 并曾参与PostgreSQL多个版本的代码贡献,拥有丰富的存储模块核心 邱培峰 拓数派向量数据库负责人 拓数派:大模型数据计算系统先行者 • 拓数派( OpenPie)是立足于国内的基础数据计算领域高科技 创新机构; • 拥有强大的数据库内核研发团队、数据科学团队和数字化转型团 队; • 国内虚拟数仓和eMPP技术提出者,不断在数据计算引擎方向进 行创新,全面拥抱AI技术趋势。 目录 • 大模型应用和RAG • 向量近似搜索和向量数据库 • PieCloudVector架构设计与挑战 PieCloudVector架构设计与挑战 • 案例介绍 大模型 检索增强生成(RAG) 使用大模型可以构造问答,聊天等应用,但同时也存在以下问题 • 数据时效 - LLM训练数据有截止日期,不包含最新信息,无法准确回答相关信息 • 私域数据 - LLM训练数据多来源于公开渠道,无法接触到私域数据,对特定领域的生成任务质量不高。 • 长期记忆 - LLM本身却没有长期记忆能力,对长时间交互的上下文
    0 码力 | 28 页 | 1.69 MB | 1 年前
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  • pdf文档 27-云原生赋能 AIoT 和边缘计算、云形态以及成熟度模型之道-高磊

    高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge Cloud )-1 远端控制 云端分析系统 设备端 自动化解决用户使用体验问题,计算量属于窄带范畴, 所以计算算力重点在于云端,云端计算体系架构成熟, 成本较低,在业务上本地的设备根据模式信号反馈一些 动作,比如下雨关窗帘,是自动化范畴,上传云端的数 据都是属性数据,比如谁什么时候干了什么,后续云端 根据个人喜好数据为用户提供比如按照个人喜好调节温 云端分析系统 设备端 (现场)边缘计算BOX 业务场景复杂,对算力、通信要求很高,计算放置于 云端时效性差,另外无法现场就对业务进行处理,比 如计算路口交通事故预警,给予司机及时提示等,所 以将算力卸载在距离业务现场、设备最近的地方,就 是边缘计算的场景,它的价值空间远超AIoT,可以更 大范围为客户赋能,IoT和边缘计算一定走向融合。 定位为基于物模型的计算 定位为基于业务的计算 高级 高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge Cloud )-2 • 为了更好的为客户业 务场景赋能,比如路 口的交通事故识别和 预警等等需要低时延 高算力的场景,需要 实现云边一体纳管, 简化运维,降低成本, 客户专注于业务领域。 • 无论是AIoT还是边缘 计算,核心要素是计 算,计算平台的训练 平台位于云端,而推 理计算位于BOX端,并 且能够适应各类算法 和硬件的要求,形成 一个通用计算平台, 更普遍的为客户场景
    0 码力 | 20 页 | 5.17 MB | 6 月前
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  • pdf文档 开源中国 2023 大模型(LLM)技术报告

    LLM 技术报告 大语言模型(LLM) 技术作为人工智能领域的一项重要创 新在今年引起了广泛的关注。 LLM 是利用深度学习和大数据训练的人工智能系统,专门 设计来理解、生成和回应自然语言。这些模型通过分析大量 的文本数据来学习语言的结构和用法,从而能够执行各种语 言相关任务。以 GPT 系列为代表,LLM 以其在自然语言 处理领域的卓越表现,成为推动语言理解、生成和应用的引 擎。 LLM 理领域,GPT 系列模型在文本生成、问答系统和对话生成 等任务中展现出色的性能。在知识图谱构建、智能助手开发 等方面,LLM 技术也发挥了关键作用。此外,它还在代码 生成、文本摘要、翻译等任务中展现了强大的通用性。 本报告从技术人视角出发,将深入探讨 LLM 技术的背景、 基础设施、应用现状,以及相关的工具和平台。 2 / 32 LLM Tech Map  向量数据库  数据库向量支持   大模型框架、微调 (Fine Tuning)  大模型训练平台与工具 基础设施 LLM Agent  备案上线的中国大模型  知名大模型  知名大模型应用 大模型 算力 工具和平台  LLMOps  大模型聚合平台  开发工具 AI 编程  插件、IDE、终端  代码生成工具 编程语言 3 / 32 LLM 技术背景 Transformer 架构和预训练与微调策略是
    0 码力 | 32 页 | 13.09 MB | 1 年前
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  • pdf文档 AI大模型千问 qwen 中文文档

    AI agent, etc. 最新版本 Qwen1.5 有以下特点: • 6 种模型规模,包括 0.5B、1.8B、4B、7B、14B 和 72B; • 针对每种尺寸提供基础模型和 Chat 模型,并确保聊天模型按照人类偏好进行校准; • 对基础模型和 Chat 模型的多语言支持 • 基础模型和聊天模型都支持多种语言; • 支持工具调用、RAG(检索增强文本生成)、角色扮演、AI Agent 快速开始 CHAPTER1 文档 1.1 安装 要快速上手 Qwen1.5,您可以从 Hugging Face 安装 transformers 库,并使用 Qwen1.5 Collection 中的模型。 我们建议您安装最新版本的 transformers 库,或者至少安装 4.37.0 版本。 1.1.1 Pip 安装 pip install transformers -U 1.1.2 Conda 5,我们建议您首先尝试使用 transformers 进行推理。请确保已安装了 transformers>=4. 37.0 版本。以下是一个非常简单的代码片段示例,展示如何运行 Qwen1.5-Chat 模型,其中包含 Qwen1. 5-7B-Chat 的实例: from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer device = "cuda"
    0 码力 | 56 页 | 835.78 KB | 1 年前
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  • pdf文档 云原生数据库PieCloudDB 性能优化之路

    郭峰 拓数派 云原生数据库PieCloudDB 性能优化之路 打造立足于国内 基础数据计算领域的世界级高科技创新驱动机构 杭州拓数派科技发展有限公司(又称“OpenPie”),以“Data Computing for New Discoveries”「数据计算,只为新发现」为使命, 成立后的短短10个月时间内,完成了包括头部产业基金、东吴证券、元 禾重元和政府科创平台在内的连续三轮战略融资。 禾重元和政府科创平台在内的连续三轮战略融资。 旗下云原生分析型数据库 PieCloudDB,以云计算架构为设计基础,首 创全新 eMPP 分布式技术,帮助企业建立竞争壁垒的同时,实现数据价 值最大化,并在新基建中承担可靠和可控的世界级云数据库底座。 PostgreSQL优化器简介 PieCloudDB优化器之分布式特性简介 PieCloudDB优化器之云原生特性简介 Q/A Contents 录 目 01 • -> Seq Scan on bar (5 rows) • 主要处理查询语句中FROM和WHERE部分 • 同时也会考虑到ORDER BY的信息 • 代价驱动 • 为基表生成扫描路径,并计算扫描路径的代价和结果集大小 • 搜索整个连接顺序空间,为连接操作生成连接路径 • O(n!) • 动态规划 • 遗传算法 • 考虑外连接对连接顺序的限制 (A leftjoin B on
    0 码力 | 26 页 | 711.44 KB | 1 年前
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  • pdf文档 云时代下多数据计算引擎的设计与实现

    OpenPie Confidential 云时代下多数据计算引擎的设计与实现 郭罡 CTO 拓数派(OpenPie) @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 关 于 拓 数 派 • 成立于2021年,以“Data Computing for New Discoveries”「数据计算,只为新发现」 为使命. • 核 核心团队来自于各大厂名校,有丰富的数据库(Greenplum,DB2,ClickHouse等)研发 和产业经验. • 产品 πDataCS:多计算引擎,包括自研分布式数据库PieCloudDB,自研分布式向量数据库 等. • PieCloudDB 存储底座是各计算引擎的载体. • 已落地或者正在落地:IoT、金融、新能源、医疗等行业. @2024 OpenPie. All rights reserved Confidential 云时代 数据计算 多数据模态支持 广泛的生态支持 “一份数据,多引擎计算”的述求 让数据流动起来 @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential PieCloudDB 简介 一款云原生分布式 分析型数据库 • 元数据、用户数据、计算完全分离. • 用户数据(code name: Janm)支持
    0 码力 | 15 页 | 3.09 MB | 1 年前
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  • pdf文档 云计算白皮书

    2023年7月 云计算白皮书 (2023 年) 版权声明 本白皮书版权属于中国信息通信研究院,并受法律保 护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观 点的,应注明“来源:中国信息通信研究院”。违反上述声 明者,本院将追究其相关法律责任。 前 言 党的二十大报告提出,要构建新一代信息技术等一批新的增长 引擎,打造具有国际竞争力的数字产业集群。云计算是信息技术发 展和服 势,是信息时代国际竞争的制高点和经济发展新动能的助燃剂。云 计算引发了软件开发部署模式的创新,成为承载各类应用的关键基 础设施,并为大数据、物联网、人工智能等新兴领域的发展提供基 础支撑。加快推动云计算创新发展,顺应新一轮科技革命和产业变 革趋势,是推进中国式现代化进程的关键。 过去一年,全球和我国云计算产业保持快速发展,并呈现出以 下特点: 一是云计算战略价值在全球范围内持续提升。美国继“云优先” (Cloud First)、“云敏捷”(Cloud First)、“云敏捷”(Cloud Smart)之后,又出台多个战略文件, 将云计算应用至相关领域,并明确提出通过云战略获取全球优势, 以确保其在经济、军事、科技等领域的领先地位。欧洲、亚洲等主 要国家纷纷发布国家战略或计划,推动云计算在各行业的应用布局, 深度挖掘云计算产业价值。我国政策指引云计算应用创新,持续推 动云计算与实体经济融合走深。 二是全球云计算市场稳定增长,我国保持快速发展。2022
    0 码力 | 47 页 | 1.22 MB | 1 年前
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  • pdf文档 阿里云容器服务大促备战

    阿里云容器服务 全民双十一 基于容器服务的大促备战 关注“阿里巴巴云原生”公众号 回复 1124 获取 PPT我是谁挑战在哪里? 极限并发 人为失误 系统瓶颈 雪崩 单点失效 成本控制 用户体验 最终一致性 稳定性 资源不足 资源利用率 安全风险备战工具箱 服务化 开发运维一体化 弹性 极致性能 高可用 全站上云 安全加固 人工智能 大数据 离线计算 离线计算 全链路压测 边缘计算 敏捷调度 故障演练人为失误 http://integracon.com/11-leading-causes-downtime/ 45%最佳实践之容器化DevOps 杭州 容器集群 集群 伦敦 Serverless集群 自动安全扫描 镜像签名 全球自动分发 智能构建 上海 边缘集群 ECS ECI 应用定义 ACR 镜像服务 镜像快照两个数字背后的故事 opportunities-to-2025-industry-analysis-key-players-regional- outlook-and-forecast-study/492024云边端一体化协同双十一直播的背后 50% 5倍在线与离线 异构计算能力 ECS, EBM, GPU, FPGA, ECI 高性能网络 VPC, ENI, RDMA, SLB, DNS Public Cloud Edge Computing
    0 码力 | 17 页 | 17.74 MB | 5 月前
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