整理
影响使用大模型的技术因素
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1. 大模型到底是什么 先请两位大模型回答一下这个问题,看看他们的回答是什么。 Claude 说,大模型本质上是语言知识的概率表达,通过统计学习对语言各层次规律建模,表征语言生成的先验分布,从而具备语言预测生成能力。 ChatGPT 说,大模型本质是深度神经网络通过大量参数和

AI 基础知识点
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1. 关键字 机器学习(ML) 从数据中自动获取知识的技术 神经网络(NN) 模仿生物神经网络结构和学习机制的模型,是机器学习的分支之一 神经网络的结构包括,输入层、隐藏层、输出层 深度神经网络(DNN) 隐含层常常大于 2 层 DNN 的出众表现源于它使用统计学方法从

动态代理 Envoy
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Envoy 是第三个从 CNCF 毕业的项目,由于其动态生效、高性能等特性,已经成为云原生事实上的数据平面标准。很多项目都会借助于 Envoy 处理数据平面流量,而专注于控制面适配应用场景,将用户输入通过 xDS 协议写入 Envoy。 1. Envoy 数据处理流程 其中 Downstream,进 Envoy

Istio 注入 Sidecar 的几种方式
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Istio 注入 Sidecar 的模板在 istio-sidecar-injector ConfigMap 中。通过 annotations 可以对 Sidecar 的各种参数进行自定义配置,比如 CPU 使用、proxyImage 等。下面主要整理的是 Sidecar 的注入方式。 1. 给命名空间添加标签 -> 整个命名空间生效 注入标签 1 kubectl label namespace default istio-injection=enabled --overwrite 重启应用之后,会自动注入 Sidecar 容器。此时,访问流量将通

常用的各类资源 Prometheus 告警语句
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主机 主机内存使用率超过阈值 1 - node_memory_MemAvailable_bytes{mode!="idle"} / node_memory_MemTotal_bytes 阈值:0.9 主机 CPU 使用率超过阈值 1 - avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) by (host_name) 阈值:0.85 主机硬盘使用率超过阈值 1 - avg without (fstype)(node_filesystem_free_bytes{fstype!='rootfs',mountpoint!~'/(run|var|snap).*'} / node_filesystem_size_bytes{fstype!='rootfs',mountpoint!~'/(run|var|snap).*'}) 阈值:0.8 Windows Windows 主机内存使用率超过阈值 1 - 1 * windows_os_physical_memory_free_bytes{job="windows_exporter",mode!="idle"} / windows_cs_physical_memory_bytes 阈值:0.9 Windows 主机 CPU 使用率超过阈值 1 - (avg by (host_ip,host_name) (irate(windows_cpu_time_total{job="windows_exporter",mode="idle"}[1m]))) 阈值:0.85