摘要：本文主要为大家讲解关于深度学习中几种模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT。 本文分享自华为云社区《深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBE
摘要：近日，华为开发者大会2023（cloud）“开发者生态创新发展圆桌会议”在东莞华为溪流背坡村成功举办。 2023年7月8日，华为开发者大会2023（cloud）“开发者生态创新发展圆桌会议”在东莞华为溪流背坡村成功举办。以大模型为代表的的新一轮人工智能技术浪潮汹涌而来，在圆桌会议上，华为技术专
摘要：开天aPaaS，让优秀快速复制，支撑开发者及伙伴上好云、用好云。 本文分享自华为云社区《盘古大模型加持，华为云开天aPaaS加速使能千行百业应用创新》，作者：开天aPaaS小助手。 7月7-9日，华为开发者大会（Cloud）2023在东莞隆重召开。此次大会，华为云开天aPaaS带来了主题演讲、
摘要：开发者如何拥抱这波AIGC浪潮？ 本文分享自华为云社区《大咖论道，大模型时代软件研发效率革命》，作者：华为云社区精选。 根据GitHub的一项调查，92%的受访开发者正在借助AI编码工具来完成工作和其他项目。另一方面，AI已经通过了大厂L3工程师入职测试，可自如应对数组/字符串、动态规划等技术
本文介绍MindSpore常用的分布式并行训练技术，以及如何将并行技术应用到大模型预训练中。
通用模型框架层由实力大厂主导、行业/工艺层由具有行业Know-How的应用开发商ISV来承担、企业用户层由系统集成商SI/企业IT人员来实施，发挥各自优势。
在面对大模型AI火热的当下，咱们从程序员三大件“计算、存储、网络”出发，一起看看这种跑大模型AI的K8s与普通的K8s有什么区别？有哪些底层就可以构筑AI竞争的地方。
MoSCoW模型是在项目管理、软件开发中使用的一种排序优先级的方法，以便开发人员、产品经理、客户对每个需求交付的重要性达成共识。
哈喽大家好，我是咸鱼 今天跟大家分享一个使用 Python 的 logging 模块写入日志文件时遇到的权限问题，不知道你们有没有遇到过 ## 1.案例现象 今天上班的时候手机短信收到了 zabbix 告警，但是发现了不对劲的地方：微信没有收到告警信息，按理说短信跟微信应该是同时收到告警信息的 咸鱼
问题描述 这是一个国际版链接(https://docs.microsoft.com/en-us/answers/questions/370410/how-to-generate-architecture-diagram-from-azure-re.html), 介绍如何从 Azure 资源生成架构图
问题一：在ADF Pipeline部署ARM Template报错“Deployment failed -- the request content size exceeds the maximum size of 4MB” 【解答】 4MB是一个固定限制，不可以修改其大小。 如果Template文
本文分享自华为云社区 《【云享问答】第3期：大模型时代，如何快速开发AI应用》，作者：华为云社区精选。 大模型快速普及应用的当下，AI浪潮汹涌而至，对于开发者来说，开发一款属于自己的AI应用并不是遥不可及。华为云AI生态技术专家、中科院计算所博士坐阵，从数据处理、算法开发、模型训练到部署，全方位拆解
随着预训练视觉模型的兴起，目前流行的视觉微调方法是完全微调。由于微调只专注于拟合下游训练集，因此存在知识遗忘的问题。论文提出了基于权值回滚的微调方法OLOR（One step Learning, One step Review），把权值回滚项合并到优化器的权值更新项中。这保证了上下游模型权值范围的一
使用pybind11的CMake模板来创建拓展环境搭建 从Github上下载cmake_example的模板，切换分支，并升级pybind11子模块到最新版本 拉取pybind11使用cmake构建工具的模板仓库 git clone --recursive https://github.com/mr
为视觉语言多模态模型进行偏好优化 训练模型使得它能够理解并预测人类偏好是一项比较复杂的任务。诸如 SFT (Supervised finetuning) 的传统的方法一般都需要耗费较大成本，因为这些算法需要对数据打上特定的标签。而偏好优化 (Preference Optimization) 作为一种
在一些报表模块中，需要我们根据用户操作的名称，来动态根据人员姓名，更新报表的签名图片，也就是电子手写签名效果，本篇随笔介绍一下使用FastReport报表动态更新人员签名图片。
之前我们聊过如何使用LangChain给LLM（大模型）装上记忆，里面提到对话链ConversationChain和MessagesPlaceholder，可以简化安装记忆的流程。下文来拆解基于LangChain的大模型记忆方案。
前言 大语言模型的应用之一是与大语言模型进行聊天也就是一个ChatBot，这个应用已经很广泛了。 接下来的一个应用就是AI Agent。 AI Agent是人工智能代理（Artificial Intelligence Agent）的概念，它是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体，通常基于机
C#默认的WinForm模板是不支持设置单实例的，也没有隔壁大哥VB.NET那样有个“生成单个实例应用程序”的勾选选项（VB某些时候要比C#更方便），实现单实例可以有多种方法： 检测同名进程：Process.GetProcessesByName(Process.GetCurrentProcess()
在SemanticKernel的入门例子中： // Import packages using Microsoft.SemanticKernel; using Microsoft.SemanticKernel.ChatCompletion; using Microsoft.SemanticKerne
