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火山引擎开发者社区
2024公有云大模型调用量,火山引擎中国第一!
4月10日,国际数据公司(IDC)发布的《中国公有云大模型服务市场格局分析,1Q25》显示,2024年中国公有云上大模型调用量达114.2万亿tokens(不包含出海群体使用的 MaaS 平台的调用量,也不包含各大模型 APP 上的调用量),火山引擎以46.4%的市场份额位居中国市场第一。报告显示,中国公有云大模型调用量从2024年年中的月度日均963亿 tokens,发展到2024年12月整体市
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火山引擎边缘云
豆包 1.5 · 深度思考模型上线边缘大模型网关,百万 Tokens 免费领
4 月 17 日,火山引擎发布豆包 1.5・深度思考模型,引发业内关注与讨论。全新发布的豆包 1.5・深度思考模型,在数学、代码、科学等专业领域推理任务中表现出色,已经达到或接近全球第一梯队水平;在创意写作等非推理任务中,模型也展示出优秀的泛化能力,能够胜任更广泛和复杂的使用场景。豆包 1.5・深度思考模型包含两个版本,第一个主线版本是大语言模型 Doubao-1.5-thinking-pro,第
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豆包MarsCode
基于 Trae 的单细胞 RNA 测序分析与可视化
AI 原生 IDE Trae(trae.com.cn)在 AI 辅助下学习代码并完成对 scRNA-seq 数据进行质量控制、过滤、标准化、降维以及可视化。具体如下:1. 质量控制:使用 Scanpy 计算细胞和基因的质量控制指标(如 UMI 数、检测到的基因数)。筛选低质量细胞(如 UMI 数过低的细胞)和低表达基因。可视化:绘制小提琴图和散点图。2. 标准化与对数变换:使用 Scanpy 进行
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API百宝箱
DeepSeek-V3 最新版如何快速使用
在人工智能技术飞速发展的今天,大型语言模型(LLM)正逐渐成为企业和开发者工具箱中不可或缺的一部分。DeepSeek-V3作为国内领先的大语言模型之一,其API的开放为开发者提供了接入先进AI能力的便捷通道。DeepSeek-V3是深度求索公司推出的最新一代大语言模型,具有以下核心特点:强大的语言理解与生成能力:128K超长上下文窗口,能够处理复杂对话和长文档。支持多种语言: 在中文和英文等多语言
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LLM模型尺寸的秘密:模型大小如何影响性能、成本与实际应用?
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用户2483005755425
想了解下dataLeap的质量团队是怎么保障dataLeap的质量的
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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视频直播 Web 推流SDK 第二次触发setRenderView没有画面怎么解决?
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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用户5702275266678
请问一下怎么结合kubezoo做多租户层面的资源限制?
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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「Hi 火山」什么是火山引擎?火山引擎的用户定位是哪些?
如题
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CloudWeGo白皮书:字节跳动云原生微服务架构原理与开源实践
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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字节跳动大数据容器化构建与落地实践
随着字节跳动旗下业务的快速发展,数据急剧膨胀,原有的大数据架构在面临日趋复杂的业务需求时逐渐显现疲态。而伴随着大数据架构向云原生演进的行业趋势,字节跳动也对大数据体系进行了云原生改造。本次分享将详细介绍字节跳动大数据容器化的演进与实践。
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基于 Ray 的大模型离线推理
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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云原生机器学习系统落地和实践
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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