七巧低代码平台作为企业智能协同平台，利用大数据和人工智能技术，对零售行业的市场趋势、消费者需求、商品运营、供应链管理等方面进行深度分析和智能优化，帮助零售企业实现精准营销、个性化服务、智慧选址、动态定价等创新功能，快速搭建和定制匹配各种业务场景应用，助力零售企业进一步迈向智慧零售。作为零售行业数字化转型的最佳伙伴，七巧低代码能够帮助零售企业应对行业的业务痛点，把握行业的发展机遇，提升零售企业的核心

性能优化是Spark开发中永恒的话题，优秀的调优策略往往需要在理论深度与实践经验之间找到平衡点。本文将系统性地介绍Spark性能调优的核心方法论，涵盖资源分配策略、Shuffle机制演进以及现代监控调优工具链，帮助开发者构建高性能的Spark应用。随着Spark on Kubernetes的普及和AI驱动的自动调优发展，性能优化正变得更加智能化。但深入理解这些核心原理，仍是应对复杂场景的基础。：对

你是否曾经梦想过使用最先进的大型语言模型 (LLMs) 来执行自然语言处理 (NLP) 任务，但因高内存要求而感到沮丧？如果是这样，你可能对 AirLLM 感兴趣，这是一个优化推理内存使用的 Python 包，允许 70B LLMs 在单个 4GB GPU 上运行推理。不需要会导致模型性能下降的量化、蒸馏、修剪或其他模型压缩技术。

从上图可以看到，元数据A来源于元数据A1、元数据A2以及元数据A3，这背后的技术层面的含义是，一个或者多个ETL作业中存在某个映射管理（计算逻辑），将元数据A1、A2、A3通过加工生成元数据A。其中数据的核心载体是数据平台中的模型以及数据应用中的应用模型，数据模型或者数据应用发生任何的变更都会导致元数据发生变化，例如新增某个业务场景会导致新的元数据产生，减少某个应用场景会导致一些元数据消失。管理性

通过本地部署，用户可以更灵活地定制和扩展Dify的功能，满足多样化的需求。由于有些代码逻辑，前端是取后端返回的URL进行请求的，例如图标地址是后端给的地址，因此需要修改一下.env文件里面的各种http地址为具体的ip或者域名，如下图，根据自己部署的域名或者IP，将原来的127.0.0.1改成对应的地址，生产建议全域名。Dify 0.15.3版本在Linux上的本地部署指南，涵盖单机部署机器配置、

本文将深入探讨PySpark的底层实现机制、多语言API性能差异以及如何与深度学习框架集成实现分布式推理。：监控Python Worker内存，避免OOM（建议开启spark.python.worker.memory），PySpark在多语言生态中的优势将进一步扩大。：Driver端的Python解释器与JVM分离，通过Socket通信，避免GC相互影响。：PySpark通过Py4J实现Pytho

突破传统Hive单一数据源限制，支持RDD、Parquet、JSON、CSV、JDBC（如MySQL/Oracle）等异构数据源，形成统一抽象的数据帧（DataFrame）接口。Spark SQL的核心价值在于以SQL语法统一异构数据处理流程，通过Catalyst与Tungsten的深度协同，使开发者无需关注底层分布式复杂性，专注业务逻辑实现。摆脱对Hive执行引擎的依赖（仅复用其元数据存储与HQ

想象一下，你有个特别厉害的老师傅，做菜功夫炉火纯青，现在要培养个小徒弟，既得学会老师傅的手艺，动作还得比老师傅麻利——模型蒸馏就是这个道理，把动辄千亿参数大模型（老师傅）的能耐，"浓缩"进一个小模型（小徒弟）里。

原来的docker compose文件并没有暴露中间件的端口，请修改各个中间件的端口暴露，方便本地和docker跑的用的中间件一样，下面的文件是从0.15.3版本文件里面更改中间件后的docker-compose文件，主要改了redis、pgsql、weaviate等，同时还限制了新建的网络为172网络，防止和一般的192局域网段冲突。配置PYCHARM的运行参数；这里的.env文件要和第一个步骤

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