Keepalived 是一种高可用性解决方案，用于实现双机热备，以避免单点故障。在 MySQL 双机热备中，Keepalived 可以用于解决脑裂问题。脑裂问题是指在双机热备环境中，两个或多个节点都认为自己是主服务器，导致数据同步混乱。Keepalived 可以通过以下方法来解决脑裂问题：使用虚拟IP地...

相同之处：1.       数据存储需求量大：无论是传统业务场景还是大模型场景，都需要大规模存储数据，以满足业务需求。2.      数据安全性要求高：对于任何业务场景，数据的安全性和隐私保护都是重要的考虑因素。大模型也不例外，需要确保数据的安全性。3.      数据质...

企业大模型数据治理是确保企业数据质量、安全性、可靠性和一致性的关键。在选择企业大模型数据治理的方法和工具时，我们更倾向于以下几个方面，并会说明相应的理由：数据质量管理和校验 ：我们强调数据质量管理和校验的重要性。通过数据清洗、格式转换和校验程序，可以确保数据的...

在新的形势下，提升团队的数据资源运作能力变得尤为重要。以下是一些建议，有助于团队在这一方面取得进步：一、明确数据战略与目标制定明确的数据战略，确保团队对数据资源的运用与业务目标相一致。设定具体、可衡量的数据运作目标，以便团队能够有针对性地提升能力。二、加强数据...

金融企业部署高可用的向量数据库可以采取以下运维实践和策略：1、部署集群架构：建立一个由多个节点组成的集群架构，以确保高可用性和容错能力。在集群中，数据可以复制到多个节点，当一个节点发生故障时，其他节点可以继续提供服务。2、数据复制和备份：使用数据复制和备份策略确保数...

在进行向量数据库的技术选型评估时，可以考虑以下几个方面：1、数据需求和规模：了解企业的具体数据需求，包括数据量、数据类型、数据维度和数据更新频率等。根据数据规模，评估向量数据库的承载能力和性能要求。2、查询和计算需求：确定企业对向量数据库的查询和计算需求，包括相似性...

几乎所有在线服务都在收集我们的个人数据，并可能将这些数据用于训练 LLM 。然而，模型会如何使用这些用于训练的数据则是难以确定的。如果在模型的训练中使用了诸如地理位置、健康记录、身份信息等敏感数据，那么针对模型中隐私数据的提取攻击（ Data extraction attack ）将会造...

数据湖和湖仓一体在大模型训练方面可以发挥积极作用，主要体现在以下几个方面：首先，数据湖能够作为一个集中式存储平台，汇集大量不同来源、不同格式的数据。这对于大模型训练至关重要，因为大模型通常需要大量的数据进行训练，以捕捉数据的复杂模式和关联。数据湖能够提供一个统一...