最近我们在生产环境批量部署了大模型专用推理集群，并成功让包括70B在内的大模型推理速度提升50%，大幅缩减部署成本，稳定应用于生产环境。本文基于我们在部署大模型推理集群时的一些经验，分享一些有效提升大模型的推理速度方法。最后，我们在结尾处推荐了几个经过我们评测且表现优异的大模型推理框架。希望这些建议能帮助读者在项目中选择适合自己的推理框架。 OpenAI的科学家Hyung Won Chung在2023年的公开演讲《Large Language Models》[8]中指出，大模型的某些能力仅在达到特定规模时才能显现，可见未来大模型的参数量肯定会越来越大，这也是大模型的发展趋势。随着参数量的增加，对大模型的推理速度要求越来越高，有哪些方法可以提高大模型的推理速度或吞吐量？ 首先我们将探讨大模型的加速优化方向，随后文章将依据时间线，介绍一些业界内较为经典的实用大模型加速技术，包括但不限于“FlashAttention[1]”和“PageAttention[3]”等技术。 以下为按时间顺序业界的一些经典大模型推理加速技术，本文试图为读者提供一个按时间发展顺序的大模型加速方法综述。
本文主要描述了FileProvider，startAnyWhere实现，Parcel不对称漏洞以及这三者结合产生的漏洞利用实战，另外阐述了漏洞利用的影响和修复预防措施，这个漏洞波及了几乎所有的Android手机，希望能带给读者提供一些经验和启发。
1 商品中台流程编排引擎的使用场景 2 为什么使用流程编排引擎 3 构建一个流程编排的过程 4 流程编排引擎的架构实现 5 流程编排引擎的三高处理方案
榜单遍布B站直播相关业务的各个角落，直播打赏、直播间互动、付费玩法、互动玩法、活动、主播PK、语聊房、人气主播排名、高价值用户排名、增值集卡、up主充电等等，在这众多的业务场景中，我们能看到各种各样的榜单。 榜单的存在，可以激发主播提升表演水平、提高表演质量的积极性，从而吸引更多的观众。观众也可以通过榜单展现的排名，了解其他人对主播的互动打赏情况，激励他更加积极地参与互动或打赏，从而获得认同感和存在感。通过榜单，主播又能获得更高的收益和更多的曝光流量。总之，榜单是一道连接平台、主播、观众的重要桥梁，对提升整个直播的良好氛围有着极大的作用。另外，用户上榜的规则是多样化的，确保消费打赏行为不会过度商业化，在引导观众理性消费和平台健康发展方面也起着积极的作用。
在2013年的电影《她》（Her）中，杰昆·菲尼克斯（Joaquin Phoenix）饰演的孤独主人公西奥多·汤伯利（Theodore Twombly）安装了一个自称萨曼莎的人工智能虚拟助理。由斯嘉丽 ·约翰逊（Scarlett Johansson）配音的这个人工智能伴 侣不仅能够让西奥多的生活完全重回正轨，而且事实证明， “她”是如此迷人，就像真实的人类一样，以至于西奥多爱上了“她”。 在电影的结尾真相大白，这个虚构的人工智能正在处理数百万个请求，在浪漫的电影台词幕后，其实正在同时进行数百万段类似的对话。（事实上，真实的人工智能也可以做到这些。） 因此，在电影中，尽管“她”并非真正的人类，但也有足够的处理能力来挖掘庞大的数据库，为用户模拟出量身定制的亲密关系。但令人难过的是，当西奥多发现萨曼莎正在与其他数百万人同时进行这些对话时，他感觉自己被背叛了。
笔者穷尽毕生绝学写就此文，通过剖析最典型的“怪现象”，解答 “Prometheus 指标值为何不准”这一灵魂拷问。
WeData 是一体化全链路大数据开发治理平台，基于天穹大数据基础能力的积累，结合内网各业务痛点，融合了包含数据集成、数据研发、数据探索、数据资产等能力。WeData 数据集成完全基于 Apache InLong 构建，本文阐述的 InLong 数据入湖能力可以在 WeData 直接使用。
