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解析 ‘Dataset Generation’：如何利用已有的 Traces 自动生成用于模型微调的 Gold Dataset？

解析 ‘Dataset Generation’: 如何利用已有的 Traces 自动生成用于模型微调的 Gold Dataset？ 欢迎大家来到今天的技术讲座。我们将深入探讨一个在大型语言模型（LLM）时代至关重要的话题：如何利用我们日常系统运行中产生的宝贵“痕迹”（Traces），自动生成高质量的“黄金数据集”（Gold Dataset），进而用于模型微调。 在LLM的研发和部署过程中，模型微调（Fine-tuning）是提升模型性能、使其适应特定任务和领域的核心环节。而微调的效果，直接取决于所用数据集的质量和规模。手动标注高质量数据既耗时又昂贵，难以大规模扩展。这正是“从痕迹生成数据集”这一技术路径的价值所在。它提供了一种自动化、可扩展且能捕捉真实用户行为和系统反馈的解决方案。 一、 金色梦想与现实挑战：Gold Dataset 的价值与获取困境 首先，让我们明确“Gold Dataset”的含义。在机器学习领域，尤其是LLM的应用中，一个Gold Dataset通常指的是一个经过人工精心标注、质量极高、权威可靠的基准数据集。它具备以下特点： 高准确性 (H …

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Java应用中的可观测性：Metrics、Traces、Logs的统一采集与Context传递

Java应用可观测性：Metrics、Traces、Logs的统一采集与Context传递 大家好，今天我们来探讨Java应用中的可观测性，重点关注Metrics（指标）、Traces（链路追踪）和Logs（日志）的统一采集与Context传递。可观测性对于构建和维护复杂的分布式系统至关重要。它让我们能够深入了解系统的内部状态，从而更快地诊断问题、优化性能并提高整体可靠性。 1. 可观测性的三大支柱：Metrics, Traces, Logs 可观测性主要由三个核心要素构成： Metrics (指标): 数值型数据，通常代表一段时间内的聚合统计。例如，请求的响应时间、CPU使用率、内存占用等。Metrics适合用于监控系统整体健康状况和趋势。 Traces (链路追踪): 记录单个请求或事务在系统中的完整调用链。它可以帮助我们确定性能瓶颈、错误传播路径以及服务间的依赖关系。 Logs (日志): 离散的文本事件，记录了系统运行过程中发生的各种事件。日志通常包含详细的错误信息、调试信息和审计信息，可以帮助我们深入分析问题。 这三者并非相互独立，而是互补的。Metrics 提供宏观视图，T …

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Java应用中的可观测性：Metrics、Traces、Logs的统一采集与Context传递

Java应用中的可观测性：Metrics、Traces、Logs的统一采集与Context传递 大家好，今天我们来深入探讨Java应用中的可观测性，重点关注Metrics、Traces和Logs这三大支柱的统一采集与Context传递。一个良好的可观测性系统对于诊断生产环境问题、优化应用性能至关重要。 1. 可观测性的基石：Metrics、Traces、Logs 首先，我们来明确Metrics、Traces和Logs的定义和作用： Metrics (指标): 数值型数据，用于衡量系统在一段时间内的行为。例如，CPU使用率、内存占用、请求延迟、错误率等。Metrics通常用于监控和告警，帮助我们及时发现潜在的问题。 Traces (链路追踪): 追踪单个请求在分布式系统中的完整生命周期。一个请求可能经过多个服务，Traces记录了每个服务的调用关系和耗时，帮助我们定位性能瓶颈和服务间的依赖关系。 Logs (日志): 记录应用程序运行时的事件信息。Logs包含详细的错误信息、调试信息和审计信息，帮助我们深入了解系统行为并进行故障排除。 可观测性类型 数据类型 主要用途 示例 Metric …

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Java应用中的可观测性：Metrics、Traces、Logs的统一采集与Context传递

Java应用中的可观测性：Metrics、Traces、Logs的统一采集与Context传递 大家好，今天我们来聊聊Java应用中的可观测性，重点关注Metrics、Traces、Logs这三个支柱的统一采集，以及如何在它们之间传递Context。可观测性对于理解和调试复杂分布式系统至关重要。它不仅仅是监控，而是提供足够的信息，让你能够理解你的系统为什么会这样运行，并快速诊断问题。 1. 可观测性的三大支柱：Metrics, Traces, Logs 在深入代码之前，让我们先回顾一下可观测性的三个关键概念： Metrics (指标): 数值型数据，代表系统在一段时间内的度量。例如，CPU利用率、内存使用率、请求延迟、错误率等等。Metrics通常以聚合形式存在，例如平均值、最大值、百分位数等。 Traces (链路追踪): 记录单个请求从开始到结束所经过的所有服务和组件的完整路径。它能帮助你理解请求在不同服务之间的调用关系和延迟分布，找出性能瓶颈。 Logs (日志): 文本形式的事件记录，包含关于系统行为的详细信息。Logs可以用于诊断问题、审计活动和了解系统状态。 下表总结了这三 …

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Java应用中的可观测性：Metrics、Traces、Logs的统一采集与Context传递

Java应用中的可观测性：Metrics、Traces、Logs的统一采集与Context传递 大家好，今天我们来深入探讨Java应用中的可观测性，重点关注Metrics、Traces和Logs的统一采集以及Context的传递。可观测性是现代软件开发的关键组成部分，它使我们能够理解系统的内部状态，诊断问题，并优化性能。一个良好的可观测性方案不仅能帮助我们快速发现问题，还能帮助我们理解问题产生的原因，从而提高系统的稳定性和可靠性。 可观测性的三大支柱：Metrics、Traces、Logs 可观测性通常由三个关键支柱组成：Metrics、Traces和Logs。这三者相互补充，共同构成一个全面的视图，帮助我们理解系统的行为。 Metrics (指标)：Metrics是对系统在一段时间内行为的数字度量。它们通常以时间序列数据的形式表示，例如CPU利用率、内存使用率、请求延迟、错误率等。Metrics可以帮助我们监控系统的健康状况，识别性能瓶颈，并设置告警。 Traces (追踪)：Traces记录了单个请求或事务从开始到结束的完整过程。它们可以帮助我们理解请求在不同服务之间的流转路径，识 …

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云原生可观测性：Metrics, Logs, Traces 的统一采集与关联分析

各位观众老爷，大家好！我是今天的主讲人，江湖人称“代码界的段子手”，今天咱们来聊聊云原生可观测性这个高大上，但又至关重要的话题。别怕，我保证用最接地气、最幽默的方式，把这玩意儿给您掰开了，揉碎了，让您听得懂，用得上！ 今天咱们的主题是：云原生可观测性：Metrics, Logs, Traces 的统一采集与关联分析。 一、 啥是云原生可观测性？为啥它这么重要？ 想象一下，您开着一辆超级跑车（云原生应用），在高速公路上狂飙。引擎（服务）轰鸣，轮胎（网络）飞转，各种传感器（监控指标）疯狂输出数据。但您只能盯着仪表盘（传统监控工具）上的几个关键指标，比如油耗（CPU利用率），水温（内存占用）。 突然，车子开始抖动，速度骤降！仪表盘上啥也没显示，您一脸懵逼，只能靠猜：是油品不好？轮胎扎了？还是发动机过热？ 这就是传统监控的痛点：只见树木，不见森林。 云原生可观测性就像是给您的跑车装上了全方位的监控系统，不仅能看到油耗、水温，还能看到每个零件的运行状态，甚至能追踪到每个螺丝钉的拧紧程度！而且，它还能把这些数据关联起来，帮您快速定位问题，让您的跑车始终保持最佳状态。 简单来说，云原生可观测性就是通 …

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可观测性数据（Metrics/Logs/Traces）的成本优化与生命周期管理

好的，各位亲爱的运维、开发、SRE小伙伴们，以及未来可能成为“可观测性数据驯兽师”的同学们，大家好！今天，咱们来聊聊一个既让人头疼，又不得不面对的话题：可观测性数据（Metrics/Logs/Traces）的成本优化与生命周期管理。 想象一下，你是一位国王，而你的王国就是你的系统。Metrics、Logs、Traces就像是遍布王国各处的传感器和记录员，他们源源不断地收集着关于王国运行状况的数据。有了这些数据，你才能知道哪里闹旱灾了，哪里发生了叛乱，哪里需要加固城墙。 但是，如果这些传感器和记录员太多，记录的内容过于繁琐，甚至把鸡毛蒜皮的小事都记录下来，那会怎么样？你的国库很快就会被吃空，你的御书房也会被堆满无用的卷宗。 这就是我们面临的问题：可观测性数据是宝贵的，但如果管理不善，它也会变成吞噬资源的怪兽。所以，今天的目标就是教大家如何驯服这只怪兽，让它为我们所用，而不是让我们成为它的奴隶。 第一幕：摸清家底，知己知彼 咱们先来盘点一下家里的“三大件”：Metrics、Logs、Traces。 Metrics（指标）： 这就像是王国的体检报告，告诉你CPU使用率、内存占用率、响应时间、 …

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