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    当并发扩展到10 个Pod 时,使用Fluid 可以将平均耗时缩短至传统方式的1/5;而当扩展到100 个Pod 时,数据访问时间从15 分钟缩短至38.5 秒,计算成本也降低为十分之一。方案:通过数据缓存感知的调度,Fluid 在应用调度时能够提供数据缓存位置信息给Kubernetes 调度器。

    OpenMMLab概述先来段官方介绍:OpenMMLab 浦视, 是上海人工智能实验室的计算机视觉算法开源体系OpenMMLab是深度学习时代全球领域最全面、最具影响力的视觉算法开源项目,全球最大最全的开源计算机视觉算法库,为学术和产业界提供一个可跨方向、结构精良、易复现的统一算法工具库。



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    另一位联合创始人兼CTO 为Deshraj Yadav,曾领导特斯拉自动驾驶的AI 平台,支持大规模训练、模型评估、监控和可观察性,以促进特斯拉全自动驾驶的发展。开源不到一天,就收到了9.7k 颗星,可谓是风靡全球,联合创始人Taranjeet Singh 都感到有些受宠若惊了!



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    OpenMMLab 致力于为计算机视觉领域的重要方向创建统一且开源的代码库,推进可复现算法生态的建立;目前为止OpenMMLab 已经陆续开源30多个视觉算法库,实现了300多种算法,并包含2000+预训练模型,涵盖2D/3D目标检测、语义分割、视频理解、姿态分析等多个方向。Google 搜索诞生25 年来最大更新之一,用AI 把搜索重做一遍。



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    他的软件工程职业生涯始于Paytm(印度的PayPal),见证了Paytm 从一个新兴企业迅速成长为家喻户晓的名字。为了提升数据加载速度,我们选择将JindoRuntime 的Master 中的元数据长期保留并多次拉取。在此之前,Deshraj 在乔治亚理工学院完成硕士论文时创建了EvalAI,一个开源的机器学习平台。但每次挂载操作都会导致Notebook 环境重启,严重影响效率。



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    Fluid 使我们认识到,除了计算资源,数据缓存也可以视为一种无状态的弹性资源,可以与Kubernetes 的弹性伸缩策略相结合,以适应工作负载的变化,满足我们在使用中对于高峰和低谷的需求。JindoRuntime 支持在读数据的同时进行预热,但由于这种同时执行的方式会带来较大的性能开销,我们的经验是先进行预热,同时监控缓存比例。



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    从论文中给出的样例可以看到,在每一轮的可检查性训练(checkability)中,模型输出答案的清晰度和可读性都在逐步提升。

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