伸缩性Scalable教程

“扩展数据库的最佳方式就是不要数据库”——Cursor 联合创始人/CTO 1、AI的规模和传统互联网不一样。以前说“规模大”就是网站访问量多。但AI的规模大，意味着每天要在自己的电脑上处理上亿次昂贵的智能

BitNet b1.58 2B4T是微软研究院开发的第一个开源、纯1比特大语言模型（LLM），规模达到20亿参数。 它用4万亿个token训练而成，证明了纯1比特的大语言模型性能可以媲美同尺寸的主流开源全精度模型，同时在计算效率（内存占用、能耗、响应速度）

Kubernetes 作为容器编排平台，对于解决许多企业采用微服务带来的问题至关重要。公司越来越多地使用微服务跨多个平台管理大量小型容器，如果网络管理和资源分配管理不当，可能会导致性能问题。然而，当可扩展性和可用性得到成功管理时，这些问题就不再是一个问题。

Apache Kafka 到目前为止已经非常适合开发可靠的互联网规模的流应用程序，这些应用程序还具有容错能力，并且能够处理实时和可扩展的需求。在本文中，我们将重点介绍 Java 中的 Kafka 集群架构。 在本文中，我们将了解 Apache Kafka

谷歌的Griffin论文完美地展示了缩放定律。由于参数扩展了 7 倍，任务性能提高了大约 10%。全部都使用相同的 3000 亿代币数据进行训练。当您跨参数

在本文中，通过 Docker Compose 运行的实际演示来了解数据库 (MariaDB) 的高可用性和弹性。 关键任务应用程序需要高可用性。高可用性的目标是为用户提供对服务或资源的一致访问，最大限度地减少中断的可能性。自动故障转移是用于实现高可用性的特

数据库对于信息系统至关重要，尤其是在高负载的微服务架构中。经过适当设计和优化的基础可确保系统的高性能、可扩展性和稳定性。在本文中，我们讨论了用于有效管理微服务环境中的数据库的各种策略和技术。 1、水平扩展：分片水平

随着机器学习模型变得越来越复杂和数据集变得越来越大，可扩展性成为从业者和研究人员的一个重要关注点。虽然 Python 的 scikit-learn 库提供了广泛的机器学习算法，但其有效处理大型数据集的可扩展性一直是人们感兴趣的话题。在这篇博文中，我们将探索使用 scikit-learn 实现可扩展学

我们搞了个AI模型"闪电启动器"，让大模型像Windows休眠功能一样秒开秒关！ 以前跑AI大模型特别麻烦——每次用都要重新加载，像开电脑等系统启动一样慢，而且显卡内存根本塞不下几个模型。现在我们搞出了新方法，2-5秒就能唤醒一个AI（130亿到650亿参

有很多因素会影响数据库的性能。一些重要的因素如下： 数据项大小：数据库中存储的项目的平均有效负载大小决定了工作负载是受 CPU 限制还是受存储限制。 数据项类型：项目类型直接影响可能的压缩类型。例如，如果您存储的是文本，则可以利用高压缩率。但存储图像、视频或加密数据时，压缩率

在本教程中，我们讨论了 Apache Accumulo，这是一个多功能、可扩展的数据库，擅长处理具有复杂访问要求的海量数据集。 其独特的功能（例如单元级安全性、迭代器和灵活的数据模型）使其成为需要安全高效的数据管理（用于实时分析、安全数据处理或大规模数据存

想要让您的 API 网关在流量增长时保持平稳运行？以下是如何扩展并保持可用性的方法：负载平衡：跨服务器分散请求添加更多服务器：提高处

Dario是2020 年原始扩展定律论文的作者，他谈了对当前 AI 模型扩展趋势的看法，特别是对 DeepSeek v3 和 Claude 3.5 Sonnet 的分析。 Dario 指出，AI 领域不断涌现出各种创新，这些创新可能是对模型架构的改进（比如

人们已经完全改写了 "缩放定律 scaling laws"的本意：最初的意思是： 在更多的数据上预训更大的大语言模型LLM会带来更多的

人工智能研究员 François Chollet最近在谷歌工作十年后离开，创办了自己的公司。他的

当多家公司的多份媒体报告都报告了收益递减，Open AI奥特曼发推特说：there is no wall. 收益递减一说来自与OpenAI宫斗出局的伊利亚Ilya，他说靠大规模计算资源实现智能涌现的收益已经开始递减，此路不通。