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Spark3.0发布后，对Kubernetes的原生支持得到大幅增强，从而方便了Spark在云原生环境中的快速部署和运行实例的管理。这里探讨Spark onKubernetes生态的现状与挑战。参考：Spark3.01onKubernetes官方文档(https://www.oschina.net/actio

本文主要介绍如何在阿里云容器服务Kubernetes上快速安装部署JenkinsXPlatform并结合demo实践演示GitOps的操作流程。注意：本文中使用的jx工具、cloudenvironments等做过改造用以适配阿里云Kubernetes容器服务，并未在自建Kubernetes集群中做过验证。先决条件：首先，

keepalived介绍     keepalived是Linux下一个轻量级的高可用解决方案     keepalived主要通过虚拟路由冗余（VRRP）来实现高可用功能      优点：部署及使用简单，只需一个配置文件即可完成     功能：1.服务器状态检测和故障

我用部署的是standalone模式，local单节点计算的时候，结果没问题，当集群计算的时候因为是分布式的，因此结果是乱序的。解决方法如下：有以下Hive表的定义：createtabletopic_recommend_score(category_idint,topic_idbigint,scoredouble

顺序第3周，其实是第6周了。申请过的用户已经通过申请邮箱邮件推送HSVS内网版部署指南!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/f50792fe83134e888935b50d8c0ecbef.png)定义hcap:hsvsHTTP流还原模块，使用

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Vicuna13B的推理效果据说达到了ChatGPT的90%以上的能力，优于LLaMA13B和Alpaca13B的效果。同时Vicuna的训练成本也很低，所以尝试本地化部署一下Vicuna7B，看看效果如何，说干就干。

使用LangChain开发LLM应用时，需要机器进行GLM部署，好多同学第一步就被劝退了，那么如何绕过这个步骤先学习LLM模型的应用，对Langchain进行快速上手？本片讲解3个把LangChain跑起来的方法，如有错误欢迎纠正。