手动 模型 过程gpt
深度学习模型部署TensorRT为何如此优秀？
一、前言 PyTorch模型的高性能部署问题，主要关注两个方面：高度优化的算子和高效运行计算图的架构和runtime。python有快速开发以及验证的优点，但是相比C++来说速度较慢而且比较费内存，一般高性能场景都是使用C++去部署，尽量避免使用python环境。 TensorRT为什么那么快，因为 ......
GPT打字机效果—— fetchEventSouce进行sse流式请求
需求背景 在GPT爆发的时候，各项目都想给自己的产品加上AI，蹭上AI的风口，因此在最近的一个需求，就想要给项目加入Ai的功能，原本要求的效果是，查询到对应的数据后，完全展示出来，也就是常规的post请求，后来这种效果遇到了一个很现实的问题：长时间的等待。我们需要在GPT返回全部数据后，前端才能接受 ......
EF First 生成数据模型
//创建目录：mkdir EFCoreScaffoldexample//进入目录：cd EFCoreScaffoldExample//创建控制台项目：dotnet new console//添加依赖：dotnet add package Microsoft.EntityFrameworkCore.S ......
使用HTTP状态码进行开发过程中的错误处理的有效指导
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
互联网项目架构演变过程(单体架构-模块化架构-微服务架构)
1. 单体架构 1. 传统的架构分为三层架构：web控制层，业务控制层，数据库访问层 2. 业务没有拆分，所有的代码写在一个项目工程中 3. 一旦有一个模块导致服务不可用，可能会影响整个项目 2. 模块化架构 模块化项目就是把传统架构的项目进行业务拆分成多个app，最终打包成一个项目进行部署 3. ......
演示JVM中对象分配内存过程和OOM发生原因
工具：jvisualvm 测试代码： public static void main(String[] args) throws Exception{ List<byte[]> list = Lists.newArrayList(); System.in.read(); while (true){ ......
CHAT GPT人工智能：定义未来通信方式
CHAT GPT人工智能是基于自然语言处理（NLP）技术的一种对话系统，能够模拟人类语言交流，实现与用户的即时通信。该系统采用先进的深度学习算法，通过大量的语言数据训练，使其具备理解、学习和生成自然语言的能力。 随着科技的发展，CHAT GPT人工智能将重塑未来通信方式。它可以提供更加智能、便捷的沟 ......
人工智能软件CHAT GPT — 创新的交流工具
人工智能软件CHAT GPT 是一个基于最新的自然语言处理技术，能够模拟人类的交流方式，通过文本或语音与用户进行互动。它的核心特点是能理解和生成接近自然语言水平的回答，使得交流更加流畅自然。 CHAT GPT能够在多个领域应用，如客户服务、教育、娱乐等，通过提供即时的信息回复，节约人力资源，并提高服 ......
CHAT GPT国内版免费体验：零距离感受智能化便利
CHAT GPT国内版免费体验为用户提供了接触人工智能技术的机会，让用户可以直接体验到智能化带来的便利。 该版本通过对话式的界面设计，能够模拟真实人类的交流方式，及时回应用户的提问和指令。不仅如此，它还能够根据用户的喜好和习惯进行学习和优化，提供更加个性化的服务。 无论是日常生活中的小问题解答，还是 ......
使用PyTorch实现混合专家(MoE)模型
Mixtral 8x7B 的推出在开放 AI 领域引发了广泛关注，特别是混合专家（Mixture-of-Experts：MoEs）这一概念被大家所认知。混合专家(MoE)概念是协作智能的象征，体现了“整体大于部分之和”的说法。MoE模型汇集了各种专家模型的优势，以提供更好的预测。它是围绕一个门控网络 ......
记录下在linux部署大语言模型和聊天服务、简历服务等
1、弄清楚外网、内网的区别 2、宝塔面板的使用。 命令行输入 bt 、 bt default（本质是linux开了个端口服务用于宝塔管理服务、代理服务等） 3、netstat -tuln 查看正在运行的端口。 4、服务都启动之后，用宝塔代理相关端口 ， 使用 ufw 、 iptables、 fire ......
unity3d修改模型位置
using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class VCCameraWorkerController : MonoBehaviour { public Vector3 ......
Omics辅助育种统计方法：最小二乘与混合模型
此幻灯片是来自“Omics辅助育种统计方法”短期课程中的一节：Applications for Ordinary Least Squares and Mixed Models。作者Malachy Campbell，博后毕业于康奈尔大学，是一名计算生物学家，专注于统计基因组学和数量遗传学。热衷于从大规 ......
GS | 佛罗里达大学Salvador报告：数量遗传和育种中的混合模型
本报告来自佛罗里达大学Salvador A. Gezanboshi博士。Salvador是一位拥有20多年经验的育种家/数量遗传学家，在育种、统计分析和遗传改良咨询方面有着丰富的经验。同时，他也是VSN的国际顾问，没错，就是那个开发了大名鼎鼎的ASReml的VSN。在大学或研究机构任职期间，他主要集 ......
浦语书生大模型实战训练营01笔记
大模型总的发展趋势：单一模型处理单一任务到一个模型解决多个任务 书生.浦语大模型开源历程：internLM大模型发布-》全面商业、开源支持8k语境全链路开源体系》多模态预训练语料库开源发布-》1.1版本迭代升级，开源智能体框架支持语言模型到智能体升级转换-》增强版发布开源工具全线升级 书生.浦语大模 ......
Java类加载的过程
加载:只有使用的类才会被加载例如调用Main方法或者new对象等等。这个阶段会把类的字节码文件读取到JVM虚拟机中然后生成对应的java.lang.Class对象，作为这个类的访问入口。 验证:校验字节码的文件的正确性。 准备:给类的静态变量初始化内存，并赋予默认值。 解析:将符号引用替换成直接引用 ......
R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21317 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型（DLNM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 数据集包含 ......
关于对SQL注入问题与SQL执行过程的理解与简述（基于JDBC）
【版权声明】未经博主同意，谢绝转载！（请尊重原创，博主保留追究权） https://www.cnblogs.com/cnb-yuchen/p/17955065 出自【进步*于辰的博客】 参考笔记一，P52.2/3。 1、SQL注入 大家看这条SQL语句： String sql = "select * ......
什么是大语言模型的“幻觉”
使用ChatGPT的朋友应该遇到过这样的情况，模型有时候会答非所问甚至自相矛盾，这种情况被成为大语言模型的“幻觉”，即在处理和生成文本时出现的一些特定的错误或误解。这些幻觉可能源于模型对现实世界的理解不足、数据训练的偏差、或者算法本身的局限性。 出现幻觉的原因有几个方面： 1、数据训练偏差 LLM通 ......
使用s3fs-fuse挂载minio文件时无法删除问题排查过程
使用s3fs-fuse挂载minio文件时无法删除问题排查过程 结论：部分场景无法满足，具体问题详见正文 1. 部署minio docker run -p 9000:9100 -p 9090:9190 --name minio -v /opt/minio/data:/data -e "MINIO_R ......
多模态大模型少样本自适应综述
前言 在医学成像和遥感等一些细粒度领域，多模态基础模型的性能往往不尽人意。因此，许多研究者开始探索这些模型的少样本适应方法，逐渐衍生出三种主要技术途径：1）基于提示的方法；2）基于适配器的方法；3）基于外部知识的方法。尽管如此，这一迅速发展的领域产生了大量结果，但尚无全面的综述来系统地整理研究进展。 ......
PHP Composer依赖包vendor手动导入
第一步：将下载的依赖包放到vendor目录下 将下载的依赖包梵高 vendor目录下 第二步：修改 autoload_psr4.php 文件 文件位置位于：vendor/composer/autoload_psr4.php 将自己的依赖包填写上去，如下： 假设加载的命名空间为：AlibabaClou ......
大模型RAG之向量检索技术-结合LSTM模型编码
本文将介绍两种编码方式，一种直接采用bert进行编码query与待匹配数据；另一种将待匹配数据构造成key-value的形式，key表示从每个待匹配数据的概念或者抽象描述，value是对应的待匹配数据，将query和key进行编码，lstm从过query查询到key之后，就可以获取对应的value ......
PV视角之3D检测模型Sparse4D系列
在自动驾驶视觉感知系统中，为了获得环绕车辆范围的感知结果，通常需要融合多摄像头的感知结果。比较早期的感知架构中，通常采用后融合的范式，即先获得每个摄像头的感知结果，再进行结果层面的融合。后融合范式主要的问题在于难以处理跨摄像头的目标（如大卡车），同时后处理的负担也比较大。而目前更加主流的感知架构则是 ......
什么是大模型RAG?RAG与funtionCalling的区别是什么？
大模型的RAG（Retrieval-Augmented Generation）与Function Calling都是用于增强大型语言模型（如GPT）的技术，但它们的工作原理和应用场景有所不同。 Retrieval-Augmented Generation (RAG): 原理：RAG结合了信息检索和文 ......
模型类序列化器
1 原来用的Serilizer跟表模型没有直接联系， 模型类序列化器ModelSerilizer，跟表模型有对应关系 2 使用 class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model=表模型 # 跟哪个表模型 ......
Vue开发技巧：优化前端工程的构建与打包过程
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models
时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......
星型模型&雪花模型
数据集市（Data Mart）也有称ADS（Application Data Store），数据集市将主题层和基础层的数据按照各业务的实际需求进行聚合，形成宽表或数据立方体（Cube），可直接供业务部门和数据分析团队使用。 数据集市中主要存在的是事实表（fact）和维度表（dimension）。 事 ......