本文介绍了深度学习训练中检查点管理的核心技巧,包括向后兼容的配置演化、分布式训练状态管理、设备兼容的数据类型处理和内存高效的模型加载。强调了多层次API设计和人类可读的元数据存储,适合深度学习工程化实践。
Apache软件基金会宣布Apache Gravitino和Apache StormCrawler已成为顶级项目。Gravitino是高性能的元数据存储,支持数据与AI工作负载的统一管理;StormCrawler是用于构建低延迟可扩展网络爬虫的开发工具包。这标志着开源项目的成熟与社区的成长。
本文讨论了将元数据存储从Redis迁移到PGSQL的原因和步骤,PGSQL的成本低、性能可调节且存储上限更高。文章介绍了从Redis导出元数据和将元数据导入到PGSQL的过程,并进行了性能测试。
本文介绍了在CentOS Linux 7.6.1810环境下使用TiDB Bench和CH-benchmark生成数据,并使用chBenchmark工具导入数据的过程。同时,对TPC-CH基准测试进行了介绍,包含12个表。作者对TiDB的未来发展有三个期待:TiDB模块源代码可以作为分布式计算基础参考,TiKV模块源代码可以作为分布式存储参考,PD模块源代码的技术路径发展是轻量级的元数据存储的管理。
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