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
前言：麒麟ARM操作系统是国企和政务机关推行信创化选择率比较高的一款操作系统，然而ARM操作系统非主流的X86系统，除了命令一样，在架构方面差别极大，初次接触多多少少会踩坑，下面我将在公司中部署的实例列举出来，供大家参考，ip和设计机密信息不方便展示，统用虚拟信息代替。 经过多次验证，用了多种通用版
Spring Boot 作为 Java 开发中必备的框架，它为开发者提供了高效且易用的开发工具，所以和它相关的面试题自然也很重要，咱们今天就来看这道经典的面试题：SpringBoot同时可以处理多少个请求 ？ 准确的来说，Spring Boot 同时可以处理多少个请求，并不取决于 Spring Bo
笔者感受就是搞一套Oracle 23ai的学习测试环境，从未如此的简单高效。 因为近期Oracle 23ai这个话题很火，很多人也在找实验环境想亲自体验测试一番。 其实搞这样的环境没有任何的门槛，甚至无需注册任何账号，直接安装免费的Oracle VM VirtualBox，下载现成的23ai环境，双
不管你是用.net framework还是用.net core或者更高版本.net环境，这篇文章也许都能帮到你！因为接下来我会提供一个简单粗暴的方式，来快速实现多款扫码器的通用扫码功能。目前本地测试过的包括基恩士系列、康耐视系列、以及其他支持以太网通信的多款小众厂家等。 下面开始重点操作： 首先，在
前言 我之前在一家餐饮公司待过两年，每天中午和晚上用餐高峰期，系统的并发量不容小觑。 为了保险起见，公司规定各部门都要在吃饭的时间轮流值班，防止出现线上问题时能够及时处理。 我当时在后厨显示系统团队，该系统属于订单的下游业务。 用户点完菜下单后，订单系统会通过发kafka消息给我们系统，系统读取消息
Flink 是一个流处理和批处理统一的大数据框架，专门为高吞吐量和低延迟而设计。开发者可以使用SQL进行流批统一处理，大大简化了数据处理的复杂性。本文将介绍Flink SQL的基本原理、使用方法、流批统一，并通过几个例子进行实践。 1、Flink SQL基本原理 Flink SQL建立在Apache
自动化控制APP不管是在工作还是生活方面，都可以帮助我们高效地完成任务，节省时间和精力。本文主要介绍自动化控制APP的3种常用方式。 1、Python + adb 这种方式需要对Android有一些基本的了解。adb是一种用于调试Android应用程序的工具。使用Python和adb可以轻松实现自动
前言 Resin是一个轻量级的、高性能的开源Java应用服务器。它是由Caucho Technology开发的，旨在提供可靠的Web应用程序和服务的运行环境。和Tomcat一样是个服务器，它和hessian在一个group里，所以有一定的联系
在这篇文章中，我们将揭示Redis集群的扩容和缩容操作，让您的Redis集群发挥最佳性能和可伸缩性。通过增加主节点和从节点，并将它们无缝添加到集群中，您将能够轻松扩展您的Redis集群以满足不断增长的需求。同时，我们还将探讨如何进行缩容操作，即删除节点，以优化集群资源的利用。无论您是初学者还是经验丰...
前言 ClickHouse 是一款开源的分布式列式数据库管理系统，专门设计用于高性能的大数据分析和查询。 目前项目中用到的一个场景是将mongo的数据同步到clickhouse，使用clickhouse做报表，后续也将分享同步和使用方案 使用 Docker Compose 部署单机版，小项目和自己测
云端炼丹固然是极好的，但不能否认的是，成本要比本地高得多，同时考虑到深度学习的训练相对于推理来说成本也更高，这主要是因为它需要大量的数据、计算资源和时间等资源，并且对超参数的调整也要求较高，更适合在云端进行。 在推理阶段，模型的权重和参数不再调整。相反，模型根据输入数据的特征进行计算，并输出预测结果
1. 【背景】AB实验SDK耗时过高 同事在使用我写的实验平台sdk之后，吐槽耗时太高，获取实验数据分流耗时达到700ms，严重影响了主业务流程的执行 2. 【分析】缓存为何不管用 我记得之前在sdk端加了本地缓存（使用了LoadingCache），不应该这样慢 通过分析，只有在缓存失效之后的那一次
https://segmentfault.com/a/1190000022704886 早上看到服务器告警通知，TCP连接数比较高，达到5000多，我设置的阈值是5000，正常TCP连接不会这么高，这样的一个阈值我可以提前知道有问题早点解决，不至于后面引起一系列问题，甚至拖垮服务器。 排查 登陆服务
https://ost.51cto.com/posts/12514 我们在使用Redis时，总会碰到一些redis-server端CPU及内存占用比较高的问题。下面以几个实际案例为例，来讨论一下在使用Redis时容易忽视的几种情形。 一、短连接导致CPU高 某用户反映QPS不高，从监控看CPU确实偏
https://zhuanlan.zhihu.com/p/490569316 有时候Redis明明做了数据删除，数据量已经不大了，但是使用top命令的时候，还会发现Redis占用了很多内存？ PS:关于 Redis的高并发及高可用，到底该如何保证？可以参考下这个帖子：httss://http://z
https://aijishu.com/a/1060000000216862 这两天我手头正好有一台配置较高的工作站，2颗Xeon Gold 6258R 28核CPU、1TB（1024GB）内存，跑了下功耗压测。 在Windows下我习惯用AIDA64、Hwinfo这些监控软件。Linux下能看CP
https://zhuanlan.zhihu.com/p/532842415 分享嘉宾：王志斌 瀚高IvorySQL产品经理整理：墨天轮社区 导读 大家好，我是瀚高IvorySQL产品经理王志斌，IvorySQL是基于PostgreSQL的衍生开源项目。 我今天分享的内容主要分为三个部分：我们是谁？
https://www.cnblogs.com/Bozh/p/3752476.html 运维的同学和Team里面的一个同学分别遇到过Nginx在线上环境使用中会遇到TIME_WAIT过高或者CLOSE_WAIT过高的状态 先从原因分析一下为什么，问题就迎刃而解了。 首先是TIME_WAIT： 理解一
https://www.modb.pro/db/34028 环境： Oracle 11gr2 + dataguard 512GB内存 + 128核cpu + 高性能存储服务器 uname -an Linux dbhost 2.6.18-238.el5 #1 SMP Sun Dec 19 14:22:
