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。
今天我就介绍一个可以改变你这种现状的技术:DAO。但在介绍DAO之前我们需要先了解一下所有人都在热烈讨论的web3.0。
## 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
在团队选择敏捷开发模式下,敏捷测试部分也同以往的软件测试流程有所不同。如何平衡敏捷的快速迭代开发和解决Bug的矛盾?
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
责任链模式是开发过程中常用的一种设计模式,在SpringMVC、Netty等许多框架中均有实现。我们日常的开发中如果要使用责任链模式,通常需要自己来实现,但自己临时实现的责任链既不通用,也很容易产生框架与业务代码耦合不清的问题,增加Code Review 的成本。
在[【RocketMQ】消息的拉取](https://www.cnblogs.com/shanml/p/16513229.html)一文中可知,消费者在启动的时候,会创建消息拉取API对象`PullAPIWrapper`,调用pullKernelImpl方法向Broker发送拉取消息的请求,那么在主
RocketMQ有两种获取消息的方式,分别为推模式和拉模式。 **推模式** 推模式在[【RocketMQ】消息的拉取](https://www.cnblogs.com/shanml/p/16463964.html)一文中已经讲过,虽然从名字上看起来是消息到达Broker后推送给消费者,实际上还是需
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
问题描述 开发模式下使用AAD账号访问Azure Blob的流程参考文件 问题解答 第一步:先在AAD中注册一个APP,步骤可参考: 将应用程序注册到 Microsoft 标识平台 :https://docs.azure.cn/zh-cn/active-directory/develop/quick
问题描述 移动端集成MASL登录过程中,配置文件中配置项“authorization_user_agent”使用“DEFAULT”可以正常登录,但是改为“WEBVIEW”后就无法登陆,一直处于Loading状态。 参考的示例文档: https://docs.microsoft.com/zh-cn/a
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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
前言 上一篇文章写了如何使用RabbitMQ做个简单的发送邮件项目,然后评论也是比较多,也是准备去学习一下如何确保RabbitMQ的消息可靠性,但是由于时间原因,先来说说设计模式中的简单工厂模式吧! 在了解简单工厂模式之前,我们要知道C#是一款面向对象的高级程序语言。它有3大特性,封装、继承、多态。