了解一下线程模型还是很有必要的，如果不清楚语言层面上的线程在操作系统层面怎么映射使用，在使用过程中就会不清不楚，可能会踩一些坑
本文将介绍我利用集团9n-triton工具部署ChatGLM2-6B过程中踩过的一些坑，希望可以为有部署需求的同学提供一些帮助。
本文首先讲述四层负载均衡技术的特点，然后通过提问的方式推导出四层负载均衡器的NAT模型和DR模型的工作原理。通过本文可以了解到四层负载均衡的技术特点、NAT模型和DR模型的工作原理、以及NAT模型和DR模型的优缺点。
在大语言模型的训练中，经常会看到 Instruct Tuning（指令微调）这个单词，GPT家族中也有一个 InstructGPT的模型（指令微调后的GPT），通过指令微调的LLM会更按照我们期望的方式输出
目前，大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上，效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。
## 前言 最近一直在炼丹（搞AIGC这块），突然发现业务代码都索然无味了… 上次发了篇AI画图的文章，ChatGPT虽然没法自己部署，但现在开源的LLM还是不少的，只要有一块差不多的显卡，要搞个LLM本地部署还是没问题的。 本文将介绍这以下两个国产开源LLM的本地部署 - ChatGLM-6B -
## 前言 上一篇文章介绍了几个开源LLM的环境搭建和本地部署，在使用ChatGPT接口或者自己本地部署的LLM大模型的时候，经常会遇到这几个参数，本文简单介绍一下~ - temperature - top_p - top_k ### 关于LLM 上一篇也有介绍过，这次看到一个不错的图 >A rec
我们要介绍的扩散模型的理论基础和非常重要的DDPM，扩散模型的实现并不复杂，但其背后的数学原理却非常丰富。在这里我会介绍这些重要的数学原理，省去了这些公式的推导计算，如果你对这些推导感兴趣，可以学习参
每次提交代码的时候，你是否有为如何写Commit Message而迟迟按不下提交的时刻呢？然后，死磨硬泡写了一些并提交后，又被review的小伙伴吐槽了呢？相信很多小伙伴有过这样的经历吧？ 趁着最近ChatGPT那么火，就来顺手推荐一个可以用于解决这个问题的VS Code插件：vscode-gpto
随着AI大模型的浪潮席卷全球，如今的AI技术已经颠覆了大家对传统AI的认识，微软更是用浏览器与搜索引擎上的实践，证明了当今的AI技术具备打破行业格局的能力。 对于我们应用开发者来说，AI基建的建设与竞争是无法参与的，但在AI的应用领域依然大有可为！目前，国内各大科技公司已经陆续推出了各自的AI大模型
简单记录工具的一个模块 后端 Api调用 登录 腾讯元器 后创建智能体，按自己的需求来创建，发布后要等等审核。 等发布完成后点击调用api即可，这里可以看到user_id, assistant_id，token参数 使用github.com/chenmingyong0423/go-
作为一个3D的项目，从用户打开页面到最终模型的渲染加载的时间也会比普通的H5项目要更长一些，从而造成大量的用户流失。为了提升首屏加载的转化率，需要尽可能的降低loading的时间。这里就分享一些我们在模型加载优化方面的心得。
论文提出了多尺度视觉Transformer模型MViT，将多尺度层级特征的基本概念与Transformer模型联系起来，在逐层扩展特征复杂度同时降低特征的分辨率。在视频识别和图像分类的任务中，MViT均优于单尺度的ViT。 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Multiscale Vision
目录简介组成部分分类Visual Studio 中使用T4模板创建T4模板文件2. 编写T4模板3. 转换模板中心控制Manager根据 MySQL 数据生成 实体 简介 T4模板，即Text Template Transformation Toolkit，是微软官方在Visual Studio中引
chatTTS是一个开源的优秀语音合成工具，现在你可以在MoneyPrinterPlus中轻松的使用本地chatTTS模型来为视频生成语音了。
MoneyPrinterPlus现在支持批量混剪,一键AI生成视频，一键批量发布短视频这些功能了。 之前支持的大模型是常用的云厂商，比如OpenAI,Azure,Kimi,Qianfan,Baichuan,Tongyi Qwen, DeepSeek这些。 支持云厂商的原因是现在大模型使用基本都很便宜
重构代码的一些想法 模块设计 需要明确服务的核心功能 执行时机（被谁驱动） 执行内容 和非核心功能的关系 从模块话的角度看，这三个部分其实都可以独立实现，这样更利于单元测试用例的编写，扎实的单元测试覆盖率大大提高对稳定性的信心。 执行时机一般都是外部驱动，如收到任务、请求甚至内部定时器驱动。 核心功
一、写在开头 很久没更新喽，最近build哥一直在忙着工作，忙着写小说，都忘记学习自己的本职了，哈哈，不过现在正式回归！ 我们继续学习Java的IO相关内容，之前我们了解到，所谓的IO（Input/Output）就是计算机系统与外部设备之间通信的过程。 二、IO调用过程 接下来我们从应用调用的过程中
每当我们在公有云或者私有云发布训练好的大数据模型，为了方便大家辨识、理解和运用，参照huggingface所制定的标准制作一个Model Card展示页，是种非常好的模型展示和组织形式。 下面就是一个Model Card 的示例，我试着把它翻译成了中文，源网址，并且提供了Markdown的模板，供大
面试连环call： 1. 什么是Java内存模型(JMM)? 为什么需要JMM? 2. Java线程的工作内存和主内存各自的作用? 3. Java缓存一致性问题? 4. Java的并发编程问题?
