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10 月不止有国庆节,还有咱开发者自己的节日:1024 程序员节! 都说程序员和格子衫是标配, 那是因为格子衫的纹路就像代码的逻辑, 让人捉摸不透。 别人的世界是花花绿绿, 你们的世界是“花花绿绿的代码”。 在即将到来的 1024, 火山引擎开发者社区准备好了丰富的活动和福利, 让程序员们以码为笔绘世界, 向每一个用程序编织世界的程序员致敬!活动报名地址👉 1024,码上精彩活动期间报名活动,即
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豆包MarsCode 积极探索缺陷自动修复,通过对多 Agent 协作和静态分析的创新和结合,在 SWE-bench Lite 排行榜上位列第一,一文了解技术细节。
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文章涵盖了信息提取、文本分块、上下文存储与检索等关键环节。作者展示了如何用PyMuDF库从PDF中提取文本,并将其分块以适应LLM的上下文窗口。文章比较了固定大小分块、递归分块和语义分块等策略
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了解到dataLeap功能较多,包含数据集成、开发、运维等是如何保障产品的迭代质量的呢?有哪些质量保障手段呢?
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https://www.volcengine.com/docs/6469/132328在vue单页应用中第一次实例化没有问题,但是如果切换路由,销毁推流组件后,第二次再打开这个页面重新实例化的情况下setRenderView设置无效,在对应位置没有生成video预览标签,此时推流画面是正常的,但是本地没有预览画面,请问有人遇到过吗,怎么解决?
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字节开源的kubezoo可以为每一个租户建立一个namespace,一个cluster-admin,和一个clusterRoleBinding,请问下如何要对这个租户进行资源限制是怎么做的呢?用的是namespace的ResourceQuota机制吗?由于给Tenant建立的角色是Cluster-admin,权力比较大的角色,意味着这个Tenant可以再建立新的namespace,那怎么做一个租户
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本书总结了字节跳动自2018年以来的微服务架构演进之路
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大模型离线推理,是指在具有数十亿或数万亿参数的大规模模型上进行分布式推理的过程。相较于常规模型推理,在模型切分、数据处理和数据流、提升 GPU 利用率方面面临了很大挑战。本次分享将介绍如何利用 Ray 及云原生优势助力大模型离线推理。
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机器学习在字节跳动有着丰富业务场景:推广搜、CV/NLP/Speech 等。业务规模的不断增大对机器学习系统从用户体验、训练效率、编排调度、资源利用等方面也提出了新的挑战,而 Kubernetes 云原生理念的提出正是为了应对这些挑战。本次分享将主要介绍字节跳动机器学习系统云原生化的落地和实践。
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