https://www.brendangregg.com/blog/2014-06-12/java-flame-graphs.html Java flame graphs are a hot new way to visualize CPU usage. I'll show how to creat
ls（list） 命令可以说是Linux下最常用的命令之一 #ls -l;列出文件的详细信息 #ll 以上两个命令一样，ll是ls -l的简写 #ls -al;列出目录下的所有文件，包括以 . 开头的隐藏文件。 #ls -R ;列出所有子目录下的文件 #ls -lh ;列出文件的大小,单位为K #l
Linux 中的文件简单说明 作者：Grey 原文地址： 博客园：Linux 中的文件简单说明 CSDN：Linux 中的文件简单说明 说明 本文基于 CentOS 7 根目录(/)下文件夹主要作用 [root@linux /]# ll / total 16 lrwxrwxrwx. 1 root r
CentOS 7上安装 Jenkins 2.227 -- yum 方式 装插件的时候会报版本过低，建议安装 2.346 安装 Jenkins # [root@localhost ~]# ll /etc/yum.repos.d/ 总用量 40 -rw-r--r--. 1 root root 1664
LVGL双向链表学习笔记 1、LVGL链表数据类型分析 对于LVGL双向链表的使用，我们需要关注lv_ll.h和lv_ll.c两个文件，其中lv_ll.h里面包含了链表结构类型定义，以及相关API的声明，首先介绍链表的结构类，如下图所示： 一开始看到这个类型声明我是懵的，怎么链表的一个结点的类型是u
1.概述 前段时间LangChain发布了LangGraph，它引起了很多关注。LangGraph 的主要优势在于它能够实现循环工作流，这对于在 LLM 应用程序中模拟类似代理的行为至关重要。本篇博客，笔者将从介绍 LangGraph 的功能和用例，强调它与典型的有向无环图 (DAG)工作流的区别，
很高兴和大家分享 Hugging Face 的一项新功能: KV 缓存量化 ，它能够把你的语言模型的速度提升到一个新水平。 太长不看版: KV 缓存量化可在最小化对生成质量的影响的条件下，减少 LLM 在长文本生成场景下的内存使用量，从而在内存效率和生成速度之间提供可定制的权衡。 你是否曾尝试过用语
博客首发于我的知乎，详见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/702629428 一、LoRA原理 LoRA(Low-Rank Adaptation of LLMs)，即LLMs的低秩适应，是参数高效微调最常用的方法。 LoRA的本质就是用更少的训练参数来近似LLM全参数微调所
SemanticKernel介绍 Semantic Kernel是一个SDK，它将OpenAI、Azure OpenAI和Hugging Face等大型语言模型（LLMs）与C#、Python和Java等传统编程语言集成在一起。Semantic Kernel通过允许您定义插件来实现这一点，这些插件可
本文永久地址：https://wanger-sjtu.github.io/encoder-cross-bi/ Bi-encoder和Cross-encoder是在自然语言理解任务模型的两种不同方法，在信息检索和相似性搜索二者的使用更为广泛。在LLM大火的今天，RAG的pipe line中这两个模块作
引言 上一章我们熟悉了 OpenAI 的 function calling 的执行原理，这一章节我们讲解一下 function calling 在 Semantic Kernel 的应用。 在OpenAIPromptExecutionSettings跟 LLM 交互过程中，ToolCallBehav
引言 Function Calling 是一个允许大型语言模型（如 GPT）在生成文本的过程中调用外部函数或服务的功能。 Function Calling允许我们以 JSON 格式向 LLM 模型描述函数，并使用模型的固有推理能力来决定在生成响应之前是否调用该函数。模型本身不执行函数，而是生成包含函
本文分享自华为云社区《【技术分享】什么是Token？为什么GPT基于Token定价》，作者：开天aPaaS小助手Tracy。 在使用LLM大模型时，我们经常会遇到一个关键词，叫：Token。 比如： 最新版 GPT-4 Turbo 模型最高支持 128k token 上下文； 曾经 GPT 最强对手
本文介绍 LangChain 的输出解析器OutputParser的使用，和基于LangChain的LCEL构建链。 1. 输出解析器OutputParser 1.1、为什么需要OutputParser 常规的使用LangChain构建LLM应用的流程是：Prompt 输入、调用LLM 、LLM输出
mac本地搭建ollama webUI *简介：ollama-webUI是一个开源项目，简化了安装部署过程，并能直接管理各种大型语言模型（LLM）。本文将介绍如何在你的macOS上安装Ollama服务并配合webUI调用api来完成聊天。 开源地址 https://github.com/812781
引言 从这一章节开始正式进入我们的 Semantic Kernel 的学习之旅了。 什么是Semantic Kernel？ Semantic Kernel是一个轻量级的开源框架，通过 Semantic Kernel 可以快速使用不同编程语言(C#/Python/Java)结合 LLMs(OpenAI
微软semantic-kernel(SK)团队发布了一篇博客文章：Early Lessons From GPT-4: The Schillace Laws[1] ,微软的CVP , Deputy CTO Sam Schillace 根据他在GPT-4方面的经验制定了使用LLM创建软件的九项原则，称之
3月16日，微软发布了微软365 Copilot[1]。 Microsoft 365 Copilot 将您现有的 Word、Excel、PowerPoint、Outlook 和 Teams 与大型语言模型 （LLM） 的强大功能以及来自 Microsoft Graph 和 Microsoft 365
微软在Semantic Kernel博客上发布了文章：https://devblogs.microsoft.com/semantic-kernel/announcing-copilot-chat/。 Copilot Chat示例应用程序展示了开发人员如何将AI和LLM智能集成到自己的应用程序中，使开
https://zhuanlan.zhihu.com/p/618947904 通用预训练语言模型. ChatGPT 正在迅速发展与传播，新的大型语言模型 (LLM) 正在以越来越快的速度开发。就在过去几个月，有了颠覆性的 ChatGPT 和现在的 GPT-4。明确定义，GPT 代表（Generati
