本文主要探讨 TGI 的小兄弟 - TGI 基准测试工具。它能帮助我们超越简单的吞吐量指标，对 TGI 进行更全面的性能剖析，以更好地了解如何根据实际需求对服务进行调优并按需作出最佳的权衡及决策。如果你曾觉得 LLM 服务部署成本太高，或者你想对部署进行调优，那么本文很适合你！ 我将向大家展示如何轻
概述 Github官方地址：GLM-4 网上已经有很多关于微调的文章，介绍各种方式下的使用，这里不会赘述。我个人比较关心的是微调时的loss计算逻辑，这点在很多的文章都不会有相关的描述，因为大多数人都是关心如何使用之类的应用层，而不是其具体的底层逻辑，当然咱也说不清太底层的计算。 可了解其它loss
看到二维码，很容易猜到黑白相间的小方格就是二进制比特。那么这些比特是怎么得到的？小方格又是按照什么规则排布的？今天咱们就从零开始将一个 url 画成二维码。 考虑到大多数人可能不太了解二维码，所以先讲下基础概念。你也可以先看看左耳朵耗子写的二维码的生成细节和原理。 版本 二维码一共有 40 个尺寸，
问题 对于验证复杂JSON数据是否合法的需求，通常的解决方式是标准JSON Schema，.Net下有对应的JSON Schema实现库。应用程序通常需要将标准JSON schema传入实现库，来做后续的数据验证。这里有一种情况，就是如果使用者不太了解标准JSON Schema格式，但又希望能在自己
在MySQL中，临时表空间通常用于存储如ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT、UNION、JOIN等操作中产生的临时数据。当这些操作的数据集太大而无法在内存中完成时，MySQL会使用磁盘上的临时表空间。 一、MYSQL造数据占用临时表空间的方法 以下是一些方法，我们可以通过它们来“造
最近在用next写一个多语言的项目，找了好久没找到简单实现的教程，实践起来感觉都比较复杂，最后终于是在官方文档找到了，结合网上找到的代码demo，终于实现了，在这里简单总结一下。 此教程适用于比较简单的项目实现，如果你是刚入门next，并且不想用太复杂的方式去实现一个多语言项目，那么这个教程就挺适合
好家伙,学算法, 这篇看完,如果没有学会KMP算法,麻烦给我点踩 希望你能拿起纸和笔,一边阅读一边思考,看完这篇文章大概需要(20分钟的时间) 我们学这个算法是为了解决串匹配的问题 那什么是串匹配? 举个例子: 我要在"彭于晏吴彦祖"这段字符串中找到"吴彦祖"字符串 这就是串匹配 这两个算法太抽象了
前言 Ubuntu每次升级都会修改一部分组件. 从1804开始Ubuntu开始使用netplan的方式进行网络设置. 但是不同版本的配置一直在升级与变化. 今天掉进坑里折腾了好久. 所以这边总结一下, 以便备忘. 番外 WorkStation虚拟机迁移ESXi 公司机器配置太lowB,跑虚拟机就像是
概述 我们都知道除了MySQL默认采用RR隔离级别之外，其它几大数据库都是采用RC隔离级别。那为啥mysql要这样设置呢？其实是MySQL为了规避一个数据复制场景中的缺陷，而选择 Repeatable Read 作为默认隔离级别。不过不同数据库实现方式还是不太一样。 Oracle仅仅实现了RC 和
事故情况 最近同事反馈, 一个文件更新后出现了文件部分不可读的情况 具体现象为: 前端功能打开白屏 后端文件 前面93行不显示, notepad++打开都是 NULL 黑框. 然后重新覆盖文件, 有概率成功, 有概率失败. 遇到问题之后进行了紧急处理. 但是一开始的路线不太正确. 所以本次想总结一下
IO体系概览 先看看本文主题IO调度和IO队列处于整个IO体系的哪个位置，这个IO体系是非常重要的，了解IO体系我们可以对整个IO过程有个全面的认识。虽然一下两下并不清楚IO体系各个部分的细节，但是我们总是能从这儿找到脉络。知道什么问题在什么位置，这个是解决问题的时候最关键的。任何所谓的专家都不太可
# 申威下单盘SSD与四块盘RAID5的性能测试结果 ## 背景 ``` 背景不在说了 申威服务器.. ``` ## 结论 ``` 天坑 做了raid写入性能下降明显. 充分怀疑驱动不行. 四快盘的raid5 跟单盘的读几乎没区别. 感觉这个设置太失败了. 总体的结果为: 读的情况合计都为 70k
Tidb单副本时-TiKV节点损坏后有损数据恢复的方法 背景 UAT环境下,为了减少存储. 搭建了一套单副本的TiDB集群 但是随着数据量的增多, UAT上面的数据可以丢失,但是表结构等信息是无法接受丢失和损坏的. 因为很多不太均衡的问题, 导致. 部分TiKV节点不稳定. 甚至会出现TiKV宕机的
想要在团队中处理代码时有效协作并跟踪更改，版本控制发挥着至关重要的作用。Git 是一个版本控制系统，可以帮助开发人员跟踪修订、识别文件版本，并在必要的时候恢复旧版本。Git 对于有一定编程经验的用户来说虽然不算太难，但是想要玩转一些高级功能也并不是件容易的事情。在这篇文章中，我将向你展示一些最实用的
我家人其实已经忍家里的小米电视很久了，开机太慢，分类繁多，还有广告； 但是又不希望失去它的智能性，比如自带的小爱同学，又能互联很多智能设备。 近年来大环境比较卷，没啥自己的时间来仔细研究这些。 总而言之，不想太折腾，不想root，但是想换用清爽一些的桌面，删除不必要的应用和广告。 早先试过直接安装第
# 背景 现在信创是搞得如火如荼，在这个浪潮下，数据库也是从之前熟悉的Mysql换到了某国产数据库。 该数据库我倒是想吐槽吐槽，它是基于Postgre 9.x的基础上改的，至于改了啥，我也没去详细了解，当初的数据库POC测试和后续的选型没太参与，但对于我一个开发人员的角度来说，它给我带来的不便主要是
HuggingFace本身就是一个模型库，包括了很多经典的模型，比如文本分类、阅读理解、完形填空、文本生成、命名实体识别、文本摘要、翻译等，这些模型即使不进行任何训练也能直接得出比较好的预测结果。pipeline是HuggingFace提供的一个非常实用的工具，但是封装程度太高，需要看源码才能理解其
书接上文，上回说到如何通过interactcli-rs四步实现一个命令行程序。但是 shell 交互模式在有些场景下用户体验并不是很好。比如我们要连接某个服务，比如 mysql 或者 redis 这样的服务。如果每次交互都需要输入地址、端口、用户名等信息，交互起来太麻烦。通常的做法是一次性输入和连接相关的信息或者由统一配置文件进行管理，然后进入领域交互模式，所有的命令和反馈都和该领域相关。inte
在国庆假期的一个傍晚，小悦正在家中享受火锅美食。她嘴里咀嚼着鲜嫩的牛肉，脸上洋溢着满足的微笑。突然，手机铃声响起，打破了这温馨的氛围。她拿起手机一看，是公司打来的电话。 “小悦，有个紧急的项目需要处理，你能来公司加一下班吗？”电话那头传来领导焦急的声音。 小悦顿时嘟起嘴，不太情愿地离开了火锅桌，踏上
我们知道TensorBoard是Tensorflow中的一个强大的可视化工具，它可以让我们非常方便地记录训练loss波动情况。如果我们是其它深度学习框架用户（如Pytorch），而想使用TensorBoard工具，可以安装TensorBoard的封装版本TensorBoardX。最后，需要提到的是，因为Tensorboard太常用了，所以在目前最新的Pytorch版本中已经直接集成进来了。所以，现在使用Tensorboard只需要直接导入torch.utils.tensorboard即可。
