人工智能大模型之开源大语言模型汇总（国内外开源项目模型汇总） Large Language Model (LLM) 即大规模语言模型，是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它能够学习到自然语言的语法和语义，从而可以生成人类可读的文本。 所谓"语言模型"，就是只用来处理语言文字（或者符号体系）的 AI
废话不多说(主要文笔比较差),直接上代码 一个简单的demo,如下 vue代码 imgLoaded(e) { deb
大家好，我是章北海 今天高考，上午的语文结束，市面上又要来一场大模型参考的文章了。 我也凑凑热闹，让通义千问、Kimi、智谱清言一起来写一下高考作文。 公平起见，不加任何其他prompt，直接把题目甩过去。 感觉写的都很一般，通篇口水文，都能拿个及格分吧。 有点好奇，就加了几个国外选手参赛：Gemi
1、官网 ChatGLM3 2、下载ChatGLM3源码 直接在https://github.com/THUDM/ChatGLM3，下载源码 3、下载模型 如果显卡8G一下建议下载ChatGLM3-6B，ModelScope是国内的，下载比较快 用下面两种方式都可以下载 使用git在MadelSco
LLM 大模型学习必知必会系列(十二)：VLLM性能飞跃部署实践：从推理加速到高效部署的全方位优化[更多内容：XInference/FastChat等框架]
LLM 大模型学习必知必会系列(十)：基于AgentFabric实现交互式智能体应用,Agent实战 0.前言 **Modelscope **是一个交互式智能体应用基于ModelScope-Agent，用于方便地创建针对各种现实应用量身定制智能体，目前已经在生产级别落地。AgentFabric围绕可
LLM 大模型学习必知必会系列(八)：10分钟微调专属于自己的大模型 1.环境安装 # 设置pip全局镜像 (加速下载) pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ # 安装ms-swift pip
LLM 大模型学习必知必会系列(三)：LLM和多模态模型高效推理实践 1.多模态大模型推理 LLM 的推理流程： 多模态的 LLM 的原理： 代码演示：使用 ModelScope NoteBook 完成语言大模型，视觉大模型，音频大模型的推理 环境配置与安装 以下主要演示的模型推理代码可在魔搭社区免
近日，在VSCode、Jetbrains等各大插件市场智能助手评分榜中，百度Comate分别以4.5和4.4位列第一，通义灵码位居第二、第三，CodeGeeX、iFlyCode、aiXcoder、GitHub Copilot等跟随其后。 从外界获悉，百度Comate自发布以来，得到了广大程序员们的好
最近工作中有用到一个知识点，就是大小端，当然这是一个小的知识点，为什么写一个博文呢，我其实是想测试一下chatGPT，所以我开始将自己的想法告诉这个chatbot，让他给我一些写博文的建议，并且给我解答了一些疑惑，今天将自己的学习笔记整理出来展示给大家（by the way，一个有用的搜索引擎和ch
众所周知，异步并发编程可以帮助程序更好地处理阻塞操作，比如网络 IO 操作或文件 IO 操作，避免因等待这些操作完成而导致程序卡住的情况。云存储文件传输场景正好包含网络 IO 操作和文件 IO 操作，比如业内相对著名的七牛云存储，官方sdk的默认阻塞传输模式虽然差强人意，但未免有些循规蹈矩，不够锐意
在大的工作环境以及普遍的生活压力下。对以后充满了迷茫。 尤其是30多岁以后的人生。 中年的危机与焦虑如何避免？ 职场的规划与路线怎么制定？ 生活的压力与焦灼如何解决？ 家庭的压力..... 其实主要还是职场的规划。人，一般来说，对于百分之九十九以上的人，都是要工作的。那么在国内这样的中年危机普遍存在
记得大一学Python的时候，有一个题目是判断一个数是否是复数。当时觉得比较复杂不好写，就琢磨了一个偷懒的好办法，用异常处理的手段便可以大大程度帮助你简短代码（偷懒）。以下是判断整数和复数的两段小代码： 相信看到这里，你也有所顿悟，能拓展出更多有意思的方法~
嬗变：大语言模型带来的人工智能新纪元 | CCCF精选 盖茨说：大语言模型创新的影响力可以与20世纪60年代的微处理器、80年代的个人电脑、90年代的互联网和21世纪初的苹果手机媲美。 大模型的创新 大语言模型是人工智能领域自然语言处理的一部分。在大语言模型出现之前，自然语言处理主要依赖循环神经网络
文章学习：外滩大会 | 金智塔科技首席科学家郑小林教授出席大会探讨金融大模型落地新挑战 大模型的构建非常依赖算料、算力，对高校而言，从模型合规性、隐私保护的角度去做研究是很好的切入点。依托浙大科研团队，金智塔科技在大模型的研究中发现绝大多数的数据都分布在客户手中，比如金融机构场景建设需要用到政务数据
随着大模型参数规模的不断增长，在有限的算力资源下，提升模型的推理速度逐渐变为一个重要的研究方向。常用的推理加速框架包含lmdeploy、FasterTransformer和vLLM等。 一.lmdeploy推理部署 lmdeploy由上海人工智能实验室开发，推理使用C++/CUDA，对外提供pyth
三年疫情改变了人们的生活，也改变了行业的趋势。三年大疫，让一路疾驰的科技互联网急踩刹车，减速换挡，很多企业从高歌猛进到黯然失色，甚至是伤感落幕。活着的公司也都纷纷砍一刀。 2022年1月，百度，AIG、MEG多业务线精简，约10-15%，涉及基层，中层和高层 2022年2月，滴滴，网络车、货运、中台
本文通过在vivo的日志采集服务的设计实践经验，为大家提供日志采集Agent在设计开发过程中的关键设计思路。
在容器化日益成为中大型企业上云主流选择的情况下，容器服务如何能帮助用户更简单快捷的上云、高效可信赖的运维？
在表数据量很大的时候直接添加字段，以及其他表结构修改，会严重影响线上使用，而且耗费时间很长；使用这个工具可以很好的在线修改表结构。 好处: 降低主从延时的风险 可以限速、限资源，避免操作时MySQL负载过高 建议: 在业务低峰期做，将影响降到最低 直接原表修改缺点： 当表的数据量很大的时候，如果直接
