物理网络中,某个设备发生故障,可能会引起一系列指标异常的告警。如何在短时间内从这些告警信息中找到真正的故障原因,犹如大海捞针,对于运维团队是一件很有挑战的事情。 在长期的物理网络运维工作建设中,百度智能云通过各种平台数据的综合分析实现了快速故障定位。近期,更是将大模型成功引入物理网络的故障定位中。相比过去传统的定位分析方法,大模型给网络故障定位的能力建设带来了很多改变。 接下来我们将简单介绍百度智能云在物理网络故障定位的发展历程,然后详细分享如何基于大模型进行故障定位的最新实践。
GPU 的通信性能对于大模型的训练有着至关重要的影响。在 HPN 网络工程实践中,我们的核心关注点是如何充分利用网络硬件资源的能力,将通信性能最大化,从而提升大模型端到端的训练性能。
Feed,即个性化推荐信息流,是百度 App 上承载各种类型内容(如文章、视频、图集等)的重要 topic。本文概要讲述了随着业务发展,移动生态数据研发部在 Feed 数据宽表建模上的演进过程以及一些实践:整合流量、内容、用户等数据,建设多版本宽表,实现 feed 数仓的一致性,简化数仓取数逻辑,降低成本提升效率。
下沉市场指三线以下城市、县镇与农村地区的市场,囊括了约200个地级市、3000个县城和40000个乡镇,超9亿人。随着移动互联网的深度普及,下沉市场网民规模呈增长趋势,目前已达6.47亿。QuestMobile数据显示,2024年3月下沉市场用户占据移动互联网整体份额的52.6%。
今天分享的主题是基于 Native 技术加速 Spark 计算引擎,大家将会了解到如何基于 ClickHouse 来改造 Spark 引擎,最终获得较为可观的性能提升。分享主要分为如下四个部分:1)Spark 性能优化背景;2)ClickHouse 性能优势解析;3)Spark Native 加速方案设计和实现;4)加速效果分析。
本文阐述了百度&YY互动团队在设计稿转代码方面的实践与沉淀,自研的YYF2C是Figma & AI相结合生成开发代码的一站式解决方案。文章将从遇到的痛点以及对应的方案成果来阐述,并介绍相对应的YYF2C功能点。
生成式AI影音已经成为当下社交平台流行的展示方式,特别是在节日和网络热点期间,大家纷纷投入到当下最流行的生成式AI玩法中,目前比较流行的有AI写真馆、AI风格化及AI视频。 UGC产品结合最新技术上线AI发布器玩法,旨在实现AI大众化,借助 AIGC 来实现百度UGC生态的繁荣。特别是在春节期间迎来爆发式传播,推出了迎财神、龙潮儿、烟花、汉服、召唤神龙5款生成式AI玩法。本文针对百度APP AI发布器在春节期间推出的5款生成式AI玩法,为大家详细拆解AI人像的生成模式。