由于Redis和MySQL部署在其他机器上，所以需要修改一下这两个组件的连接信息。编辑open-falcon api模块的配置文件：
小米开源的监控系统 open-falcon 和滴滴开源的日志采集工具 falcon-log-agent 作为一组黄金搭档，被互联网公司广泛使用。
Open-Falcon，为前后端分离的架构，包含backend 和 frontend两部分：
dashbord没有默认创建任何账号包括管理账号，需要你通过页面进行注册账号。 想拥有管理全局的超级管理员账号，需要手动注册用户名为root的账号（第一个帐号名称为root的用户会被自动设置为超级管理员）。 超级管理员可以给普通用户分配权限管理。 小提示：注册账号能够被任何打开dashboard页面的人注册，所以当给相关的人注册完账号后，需要去关闭注册账号功能。只需要去修改api组件的配置文件cfg.json，将signup_disable配置项修改为true，重启api即可。当需要给人开账号的时候，再将配置选项改回去，用完再关掉即可。
cd /tmp/ && git clone https://github.com/open-falcon/falcon-plus.git
说到开源的大语言模型，由 Meta 打造的 650 亿参数模型 LLaMA 曾经风头无两。
前段时间，初出茅庐的猎鹰（Falcon）在LLM排行榜碾压LLaMA，在整个社区激起千层浪。
当Meta的LLaMA的代码在GitHub上被泄露时，全球的开发者们都可以访问这个第一个达到GPT水平的LLM。
机器之心报道 机器之心编辑部 开源又没完全开源。 我们知道，Huggingface 是 AI 领域著名的开源平台，任何人和机构都可以在该平台上发布自己以及使用他人的模型、数据集，为业内提供了研究便利。因此它深受 AI 圈的喜爱，其最受欢迎的 Transformer 库已在 GitHub 上收获 102k 的 Star 量。 不过近日，由 TII 开发并发布在 Huggingface 上的一个大模型引发了广泛争议。该大模型是 400 亿参数的因果解码器模型 Falcon-40B，它在 RefinedWeb 的
1800亿参数，Falcon在3.5万亿token完成训练，直接登顶Hugging Face排行榜。
注：本次安装为测试环境，使用CentOS 6.5的系统，所装软件均为直接yum，如果线上部署，请使用公司提供的软件版本
对 Falcon协议 感兴趣的同学，点赞和在看后，在公众号后台回复“tooyum130”可以获取下载地址。
这几天，全世界的目光仿佛都被OpenAI发布的GPT-4o所吸引，与此同时，OpenAI的挑战者们也在同步创造历史。
1、强大灵活的数据采集：自动发现，支持falcon-agent、snmp、支持用户主动push、用户自定义插件支持、opentsdb data model like（timestamp、endpoint、metric、key-value tags）
Falcon是用于构建Web应用程序的最小Python框架。它非常适合构建遵循REST架构风格的API 。它是一个低级别，高性能的框架，可以在不牺牲开发速度的情况下尽可能少地执行。
近日，TII研究中心推出的开源大模型Falcon 180B一经发布，便被认为是当前最好的开源大模型。
操作系统：centos7（minimal，www.centos.org下载的包是CentOS-7-x86_64-Minimal-1611.iso）
最终性能超越650亿的LLaMA，以及MPT、Redpajama等现有所有开源模型。
2.Transfer http:6060 rpc:8433 socket:4444
消费级无人机行业因为大疆的存在，留给其他企业的机会已经很少很少，有能力的公司纷纷把焦点转向了行业应用无人机。 近日，英特尔在德国汉堡的 2016 INTERGEO 无人机大会上发布了一款 Falcon 8+ 无人机系统。正如命名所示，Falcon 8+ 是升级版的 Falcon 8 无人机，这款无人机原来由德国无人机公司 Ascending Technologies GmbH 研发，可以搭载微单相机进行航拍。根据英特尔的宣传，Falcon 8+ 无人机系统的用途主要是工业检测和测绘等行业级应用。 Fal
早期，一直在用zabbix，不过随着业务的快速发展，以及互联网公司特有的一些需求，现有的开源的监控系统在性能、扩展性、和用户的使用效率方面，已经无法支撑了。
近年来，FreeWheel 核心业务开发团队致力于将传统单体 Rails 应用，向分布式微服务架构迁移，以适应越来越复杂的业务场景和系统性能的提升。随着微服务规模的不断增长，一些新的问题也随之产生。其中如何对这些业务服务进行有效的治理和维护，对业务状态进行监控，甚至于线上调试变得尤为重要。业务服务治理平台（business service management platform），是我们为应对这一挑战做出的选择。本文将详细解析 FreeWheel 核心业务开发团队构建的服务治理平台。
转自原博客。调研了一下开源的监控系统，最终选择了open-falcon。从以下列表可以了解到各监控系统都有他在特定场景下的优势，如果以时间进行分类可以了解到新起之秀譬如open-falcon和prometheus设计思路都很像。 但最终选择open-falcon的原因主要还是在当前笔者所在的场景下解决了一些痛点、譬如大量数据上报页面展示渲染速度很快、模块化开发、有丰富的插件和中文文档等。
监控系统是整个运维环节，乃至整个产品生命周期中最重要的一环，事前及时预警发现故障，事后提供翔实的数据用于追查定位问题。监控系统作为一个成熟的运维产品，相对成熟的解决方案有Nigos、Zabbix、Cacti。随着业务规模的持续快速增长，监控的对象也越来越多，越来越复杂，监控系统的使用对象也从最初少数的几个SRE，扩大为更多的DEVS，SRE。这时候，监控系统的容量和用户的“使用效率”成了最为突出的问题。
这是一组由 Meta 开源的大型语言模型，共有 7B、13B、33B、65B 四种版本。其中，LLaMA-13B 在大多数数据集上超过了 GPT-3（175B），LLaMA-65B 达到了和 Chinchilla-70B、PaLM-540B 相当的水平。
open-falcon的agent用于采集机器负载监控指标，比如cpu.idle、load.1min、disk.io.util等等，每隔60秒push给Transfer。agent与Transfer建立了长连接，数据发送速度比较快，agent提供了一个http接口/v1/push用于接收用户手工push的一些数据，然后通过长连接迅速转发给Transfer。agent项目之前是一个独立项目名字叫falcon-eye ，其自带有web页面来自于linux-dash项目。参考：https://book.open-
部署Falcon-40B、MPT-30B 和 Stable Diffusion 应该使用哪些 GPU 方案？本文将对每一种模型部署所需GPU提供多种方案——性能型、均衡型、经济型。
PyTorch Lightning的创造者Will Falcon领导的Lightning AI，正在准备开放他们的AI开发平台。我们与Will Falcon进行了讨论。
今天在看<<MySQL技术内幕>>这本书时 ，看到大师paul Dubois对于Falcon存储引擎的介绍，这是一种用来进行事务处理的存储引擎。在设计时增加了一些自我优化和免维护的功能，描述总体感觉和InnoDB很相似，不过整本书中讲解存储引擎的篇幅基本还是MyISAM和InnoDB为主。 所以对Falcon产生了好奇，网络中对于Falcon的大体描述如下。 Falcon存储引擎是MySQL当时寄以厚望的存储引擎，主要是为了面对当时Oracle收购了InnoBase公司的情况，用来取代InnoDB的一个存储
agent内置了一个http接口，会自动采集预先定义的各种采集项，每隔60秒，push到transfer。
下载rpm包：https://dev.mysql.com/downloads/repo/yum/
在上一课时的内容中，分析了分布式系统下的线上服务监控的常用指标，那么在实际开发中，如何收集各个监控指标呢？线上出现告警之后，又如何快速处理呢？这一课时我们就来看下这两个问题。
导读：滴滴开源又双叒发布新开源项目啦——夜莺（Nightingale）是滴滴基础平台联合滴滴云研发和开源的企业级监控解决方案。旨在满足云原生时代企业级的监控需求。一起来了解项目详情吧。
Technology Innovation Institute最近发布了Falcon 180B大型语言模型(LLM)，它击败了Llama-2 70b，与谷歌Bard的基础模型PaLM-2 Large不相上下。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/80408771
Zing虚拟机文档Understanding Java Garbage Collection(了解Java垃圾收集)
一旦数据仓库开始使用，就需要不断从源系统给数据仓库提供新数据。为了确保数据流的稳定，需要使用所在平台上可用的任务调度器来调度ETL定期执行。调度模块是ETL系统必不可少的组成部分，它不
mymon下载地址：GitHub - open-falcon/mymon: MySQL Monitor Script
小米的弹性调度平台（Ocean）以及容器平台主要基于开源容器自动化管理平台kubernetes（简称k8s）来提供服务，完善的监控系统提高容器服务的质量的前提。不同于传统物理主机，每个容器相当于一个主机，导致一台物理主机上的系统指标数量成本增长，总的监控指标规模相当庞大（经线上统计，每node指标达到10000+）。此外，为了避免重复造轮，需要最大限度的利用公司的监控报警系统，需要把k8s的监控和报警融入其中。在小米现有的基础设施之上，落地该监控，是一个不小的挑战。
译者 | Arno 来源 | Analytics Vidhya 概览 想开始学习自然语言处理(NLP)吗?如果是，这是完美的第一步。 学习如何进行标识化(tokenization)[1]——这是为构
早在2022年2月时，当英特尔宣布其“Falcon Shores”项目以构建混合 CPU-GPU 计算引擎时，该项目允许在单个插槽中独立扩展 CPU 和 GPU 容量，英特尔似乎正准备用混合计算机与竞争对手英伟达和AMD正面交锋，英特尔将其称之为XPU，AMD称之为APU。
本示例集成了各种基础控件。可以通过屏幕触控进行页面的操作。HaaS UI小程序相关的开发指南可以参考官方指南。
通常，LLM会在各种各样的数据上进行训练，这使它们具有广泛的理解能力，但可能会导致在特定的知识领域存在差距。有时，它们甚至可能产生与目标无关或带有偏见的信息——这是从广阔但未经筛选的web学习的副产品。为了解决该问题，我们引入了向量数据库(Vector Database)的概念。这些数据库以一种称为"向量嵌入"的独特格式存储数据，可以让LLMs掌握和使用的信息更连贯和准确。
Lichee D1 dock 开发板用户指南 Lichee D1 dock 开发板快速上手教程
夜莺监控（ Nightingale ）是一款国产、开源云原生监控分析系统，采用 All-In-One 的设计，集数据采集、可视化、监控告警、数据分析于一体。于 2020 年 3 月 20 日，在 github 上发布 v1 版本，已累计迭代 60 多个版本。从 v5 版本开始与 Prometheus、VictoriaMetrics、Grafana、Telegraf、Datadog 等生态紧密协同集成，提供开箱即用的企业级监控分析和告警能力，已有众多企业选择将 Prometheus + AlertManager + Grafana 的组合方案升级为使用夜莺监控。
不论云服务器，还是云下的办公电脑，用CrowdStrike的都受影响，好在我一直用赛门铁克SEP14.3（稳稳用了好多年了）和360（偶尔用火绒和电脑管家）。
这篇文章，我将对监控体系的基础知识、原理和架构做一次系统性整理，同时还会对几款最常用的开源监控产品做下介绍，以便大家选型时参考。内容包括3部分：
安装和配置（前提是已经安装Open-falcon监控系统）： https://github.com/open-falcon/mymon#installation
目前我所经历的几家公司，监控系统都是自研的。其实业界有很多优秀的开源产品可供选择，能满足绝大部分的监控需求，如果能从中选择一款满足企业当下的诉求，显然最省时省力。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
