作者：京东物流 张广治 1 背景 传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案，在性能和可用性方面已经难于满足海量数据的场景，系统最大的瓶颈在于单个节点读写性能，许多的资源受到单机的限制，例如连接数、网络IO、磁盘IO等，从而导致它的并发能力不高，对于高并发的要求不满足。 每到月初国际财务系统压力巨
1 前言 Cesium 是一个地球可视化平台和工具链，具有数据切片、数据分发、三维可视等功能。 Cesium 支持 JS、Unity、Unreal、O3DE、Omniverse 等平台，框架如下。 Cesium 相关链接如下： Cesium 官网：https://cesium.com C
1 前言 本文通过导航系统（NavMeshAgent）和线段渲染器（LineRenderer）实现了角色走迷宫和绘制路径功能，同时实现动态路径特效。 导航系统的介绍详见博客：导航系统、分离路面导航、动态路障导航。线段渲染器的介绍详见博客：线段渲染器LineRenderer。 动态路径特效
DeepSpeed是一个深度学习优化软件套件，使分布式训练和推理变得简单、高效和有效。它可以做些什么呢？训练/推理具有数十亿或数万亿参数的密集或稀疏模型；实现出色的系统吞吐量并有效扩展到数千个GPU；在资源受限的GPU系统上进行训练/推理；实现前所未有的低延迟和高吞吐量的推理；以低成本实现极限压缩，
介绍 Semantic Kernel （SK） 是一个开源的将大型语言模型（LLM）与流行的编程语言相结合的SDK，Microsoft将Semantic Kernel（简称SK）称为轻量级SDK，结合了OpenAI，Azure OpenAI和Hugging Face等AI LLM的集成。它使开发人员
微软2023-10-10 发布了 .NET 8 RC 2，下一站是.NET 8正式发布，就在下个月Net Conf 2023[1]（11月14日）期间正式发布，我们也开始筹备第四届中国.NET开发者峰会了。 经过长达一年时间的开发，.NET 8 规划的所有主要的新功能都已推出，.NET 8 及其所有
本文主要通过例子介绍了如何给核函数计时的思路和实现。实现例子代码参考文献[7]，只需要把相应章节对应的CMakeLists.txt文件拷贝到CMake项目根目录下面即可运行。 1.用CPU计时器计时(sumArraysOnGPU-timer.cu)[7] 在主函数中用CPU计时器测试向量加法的核函数
本文主要通过例子介绍了CUDA异构编程模型，需要说明的是Grid、Block和Thread都是逻辑结构，不是物理结构。实现例子代码参考文献[2]，只需要把相应章节对应的CMakeLists.txt文件拷贝到CMake项目根目录下面即可运行。 1.Grid、Block和Thread间的关系 GPU中最
我会通过一系列的文章详细分析升讯威在线客服系统的并发高性能技术是如何实现的，使用了哪些方案以及具体的做法。本文将详细的介绍百度翻译接口的注册、开通、对接全过程，以及 源代码 ，希望对你有用。
基于Langchain与ChatGLM等语言模型的本地知识库问答应用实现。项目中默认LLM模型改为THUDM/chatglm2-6b[2]，默认Embedding模型改为moka-ai/m3e-base[3]。 一.项目介绍 1.实现原理 本项目实现原理如下图所示，过程包括加载文件->读取文本->文
一.量化模型调用方式 下面是一个调用FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat[1]的4bit压缩版本FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat-4bit[2]的例子： from transformers import AutoTokenizerfro
微信公众号文章 Semantic Kernel —— LangChain 的替代品?[1] ，它使用的示例代码是Python ，他却发了这么一个疑问：支持的语言对比（因为 Semantic Kernel 是用 C#开发的，所以它对 C#比较支持）如上所示。不清楚 Semantic Kernel 为什
以OpenAI 的ChatGPT 所掀起的GenAI 快速创新浪潮，其中连接LLM 和 应用之间的桥梁的两大开源项目：LangChain[1]和Semantic Kernel[2] ，在半年前写过一篇文章 LangChain vs Semantic Kernel [3]，这半年以来Semantic
本计划在 .NET 8 中推出的 WASI 已推迟到 .NET 9，请参阅 Github 上的 WASI 跟踪问题。 在.NET 8 Preview 4 开始支持生成与 WASI 兼容的 .wasm 文件，使用独立的 WebAssembly 运行时 Wasmtime CLI[1] 运行该文件。去年的
提供LoRA微调和全量参数微调代码，训练数据为data/train_sft.csv，验证数据为data/dev_sft.csv，数据格式为"Human: "+问题+"\nAssistant: "+答案。本文主要介绍Llama-2-7b模型LoRA微调以及4bit量化的实践过程。
提供LoRA微调和全量参数微调代码，训练数据为data/train_sft.csv，验证数据为data/dev_sft.csv，数据格式如下所示： "Human: "+问题+"\nAssistant: "+答案 举个例子，如下所示： Human: 用一句话描述地球为什么是独
Transformer和BERT可谓是LLM的基础模型，彻底搞懂极其必要。Transformer最初设想是作为文本翻译模型使用的，而BERT模型构建使用了Transformer的部分组件，如果理解了Transformer，则能很轻松地理解BERT。 一.Transformer模型架构 1.编码器 （
自动信息抽取发展了几十年，虽然模型很多，但是泛化能力很难用满意来形容，直到LLM的诞生。虽然最终信息抽取质量部分还是需要专家审核，但是已经极大的提高了信息抽取的效率。因为传统方法需要大量时间来完成数据清洗、标注和训练，然后来实体抽取、实体属性抽取、实体关系抽取、事件抽取、实体链接和指代消解等等。现在
前言 在这篇文章中，我们将学习谷歌的zx库提供了什么，以及我们如何使用它来用Node.js编写shell脚本。然后，我们将学习如何通过构建一个命令行工具来使用zx的功能，帮助我们为新的Node.js项目引导配置。 编写Shell脚本的问题 创建一个由Bash或者zsh执行的shell脚本，是自动化重
渲染是前端可视化的核心，本文描述Cesium渲染模块的Shader
