DevOps最佳实践之应用开发和部署--技术头条 -- 微博大V帮你宣传技术博文开发者头条码农头条

DevOps最佳实践之应用开发和部署 (insights.thoughtworks.cn)

【简介】

所谓“最佳实践”应该是最适合自己的实践，而不一定是最先进的，而且每一种实践本身也存在一定的局限性，所以我们在描述了对应实践的优点的同时，也把可能存在的缺点写了出来，就是希望理性地去评估到底是不是要采用相应的实践。

由 @Thoughtworks 2022-12-06 16:39 / 0个评论

本文通过搜索推荐项目进行外卖搜索广告弱供给填充，提高流量变现效率。我们提出外卖多场景异构大图、异构大图在线建模技术演进路线，解决外卖搜索推荐业务多渠道、即时化的挑战。相关成果发表CIKM2023会议一篇。联合机器学习平台搭建大规模图训练、在线推理引擎GraphET，满足近百亿边规模、复杂图结构的多个业务落地。

by @技术头条 2024-03-31 21:17 查看详情

大众点评内容搜索算法优化的探索与实践 (tech.meituan.com)

本文整理自美团技术沙龙第80期《美团内容智能分发的算法实践》，分享内容主要包括三部分。第一部分介绍了大众点评内容搜索的场景特点以及面临的挑战；第二部分介绍了为应对这些困难和挑战，技术团队在链路各环节上做的实践优化，包括内容消费和搜索满意度的优化等等；第三部分是总结和对未来的展望。

by @技术头条 2024-03-31 21:14 查看详情

从存储模型聊一聊时序数据库的应用场景 (www.codedump.info)

本文介绍时序数据库的存储模型，只有理解了时序数据的存储模型，才能更好的了解时序数据库的优缺点以及其适用场景。

by @技术头条 2024-03-21 23:25 查看详情

使用零一万物 200K 模型和 Dify 快速搭建模型应用 (soulteary.com)

本篇文章，我们聊聊如何使用 LLM IDE (Dify) 快速搭建一个模型应用，以及使用超长上下文的 200K 模型，完成懒人式的电子书翻译。

by @技术头条 2024-03-21 22:55 查看详情

美团大规模KV存储挑战与架构实践 (tech.meituan.com)

KV 存储作为美团一项重要的在线存储服务，承载了在线服务每天万亿级的请求量，并且保持着 99.995% 的服务可用性。在 DataFunSummit 2023 数据基础架构峰会上，我们分享了《美团大规模 KV 存储挑战与架构实践》，本文为演讲内容的整理。文章主要分为四个部分：第一部分介绍了美团 KV 存储发展历程；第二部分分享了内存 KV Squirrel 挑战和架构实践；第三部分阐述了持久化 KV Cellar 挑战和架构实践；最后一部分介绍了未来的发展规划。希望这些内容对大家有所帮助或启发。

by @技术头条 2024-03-21 22:53 查看详情

基于 LLaMA 和 LangChain 实践本地 AI 知识库 (blog.yuanpei.me)

通用人工智能，即：AGI（Artificial General Intelligence）的实现，正在以肉眼可见的速度被缩短，以前在科幻电影中看到的种种场景，或许会比我们想象中来得更快一些。不过，等待 AGI 来临前的黑夜注定是漫长而孤寂的。在此期间，我们继续来探索 AI 应用落地的最佳实践，即：在成功部署本地 AI 大模型后，如何通过外挂知识库的方式为其 “注入” 新的知识。

by @技术头条 2024-03-13 13:12 查看详情

基于接口数据变异的App健壮性测试实践 (tech.meituan.com)

本文主要介绍了对网络返回数据进行变异的客户端健壮性测试实践经验。文章第一部分介绍客户端健壮性测试的基本概念；第二部分分享了基于接口返回数据变异的App健壮性测试方案设计的思路；第三部分主要解读了变异数据的构造和异常检测方案设计；第四部分介绍了精简变异数据的探索方案。

by @技术头条 2024-03-12 22:45 查看详情

分布式因果推断在美团履约平台的探索与实践 (tech.meituan.com)

美团履约平台技术部在因果推断领域持续的探索和实践中，自研了一系列分布式的工具。本文重点介绍了分布式因果树算法的实现，并系统地阐述如何设计实现一种分布式因果树算法，以及因果效应评估方面qini_curve/qini_score的不足与应对技巧。希望能为从事因果推断相关工作的同学们提供一些启发或帮助。

by @技术头条 2024-03-12 22:39 查看详情

使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型的一次尝试 (blog.yuanpei.me)

本文旨在尝试使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型，随着人工智能的快速发展，我们逐渐认识到私有化部署的重要性和潜力。在此背景下，llama.cpp 作为一个纯 C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理工具，提供了在本地环境下高性能的 AI 推理能力。在这篇文章中，我们可以了解到 llama.cpp 具有在 GPU 和 CPU 环境下运行的灵活性，满足私有化部署的需求。文章详细介绍了 llama.cpp 编译和部署的过程，为读者提供了一份在本地部署 AI 大模型的教程。私有化部署的 AI 大模型，相比于 ChatGPT 这类通用大模型，更注重数据隐私和安全性，对云服务的依赖更少，可以做到更好的本地化控制。虽然编译 llama.cpp 有一定的复杂性，AI 大模型的下载、转化、量化需要一定的耐心，可当本地的 AI 应用运行起来的那一刻，博主觉得这一切完全值得。

by @技术头条 2024-03-12 22:29 查看详情

美团RASP大规模研发部署实践总结 (tech.meituan.com)

RASP是Runtime Application Self-Protection（运行时应用自我保护）的缩写，是一种应用程序安全技术。RASP 技术能够在应用程序运行时检测并阻止应用级别的攻击。随着云计算和大数据的发展，应用程序安全越来越受到重视。RASP 技术作为一种新型的安全防护手段，正在逐渐被业界接受并广泛应用。

by @技术头条 2024-01-28 23:48 查看详情