1. 消息通信原理Spark启动消息通信：启动过程主要是进行Master与Worker之间的通信Worker节点向Master发送注册消息Master处理完后，返回注册成功（失败）消息若成功，则Worker定时发送心跳消息给MasterSpark运行时消息通信：应用程序的SparkContext向Master发送应用注册消息Master给该应用分配ExecutorExecutor向SparkCon
概述Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。Spark Spark是一种由Scala语言开发的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎 Spark Core中提供了Spark最基础与最核心的功能 Spark SQL是Spark用来操作结构化数据的组件。通过Spark SQL，用户可以使用SQL或者Apache Hive版本的SQL方言（HQL）来查询数据。 Spark
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2023-08-25 12:55:01
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这是一个超详细安装教程，介绍了在 Window 电脑上如何部署 Qwen1.5 大模型。本文还涉及到 Python 及其环境的配置。适合对象：有点后端编程基础，没有 Python 基础。需要环境：Window10/11，支持 Cuda 的 Nvidia 显卡。GPU升级到合适的驱动先到[Nvidia官网下载]合适的驱动，例如我家里的电脑是GTX1060版本，选择如下：点击搜索后会给出一些驱动选择，
# Spark ML模型部署流程
## 1. 概述
在进行Spark ML模型部署之前，首先需要了解整个部署流程。下面是Spark ML模型部署的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 训练模型 |
| 3 | 保存模型 |
| 4 | 部署模型 |
| 5 | 使用模型预测 |
## 2. 详细步骤
### 步骤1：准备数据
原创
2023-10-05 06:25:07
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为了在生产环境中高效稳定地部署大规模的模型，我们可以使用Langchain这个框架来简化过程。以下是详细的部署过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、性能验证、排错指南以及扩展应用的内容，确保能够顺利完成这一过程。
## 环境准备
首先，确保你的开发环境中有必要的依赖。这些依赖通常包括Python环境、Langchain库及其依赖的其他库。我们建议使用Python 3.7或更高版本。下面是所需
从零开始的Python教程 – 函数和模组 文章目录从零开始的Python教程 -- 函数和模组函数Code ReuseFunctionsFunction ArgumentsFunctions as ObjectsModuleThe Standard Library & pippippip常用命令： 函数Code Reuse代码复用正式开始解释函数之前先说一下代码复用这个概念，简单来说就是
今天给大家带来雕花建模的教程，希望大家也可以制作出漂亮的雕花模型,效果图如下现在进入教程，首先，在修改面板中找到线的命令，绘制出雕花的一半轮廓线。然后进入到点的子层级（快捷键1），在工具栏面板中打开2.5维捕捉，对图中两个点进行捕捉，Y轴方向对齐。在工具面栏中，选择镜像的方式复制出另一半图形，镜像轴是X轴，用实例复制通过捕捉就可以得到完整雕花的外轮廓线再绘制出雕花的内部结构线条鼠标右键找到附加，把
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2024-10-15 17:09:19
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svn是多人协作开发中的利器，是一个开放源代码的版本控制系统。相比与git，他的操作更加简单，windows下有优秀的图形界面，并且支持的文件类型比较多。 本文讲述如何在linux下搭建一个svn服务器，并且进行权限分配，项目管理。 服务器环境:centos7 安装步骤:1.yum install subversion -y出现complete即代表安装完成.2.选择
在Kubernetes（K8S）中实现大模型集群部署是一项非常重要且常见的任务。大模型指的是复杂的机器学习模型或者大规模的应用程序，而集群部署则是将这些模型部署到多个节点上以提高性能和可靠性。在本文中，我将向您介绍如何在K8S环境中实现大模型集群部署。
整个大模型集群部署的流程主要可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 部署Kuber
原创
2024-04-29 12:15:55
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在这篇博文中，我们将探讨如何实现“ollama 大模型离线部署”，这是一个在没有外部网络支持下，将大型机器学习模型进行本地运行的过程。整个流程涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧与扩展应用六个部分，确保你可以顺利部署并利用该大模型。
## 环境准备
首先，离线部署 ollama 大模型需要确保有合适的硬件和软件环境。你需要安装以下前置依赖：
- Python 3.8 及以上版
一. 简介1. 机器学习中，可以将数据划分为连续数据和离散数据a. 连续数据：可以取任何值，如房价b. 离散数据：仅有少量特殊值，如一个房屋有2个或3个房间，但不能为2.75个房间 二. 创建向量1. 向量中的各个维度称为特征2. Spark中既有局部向量、矩阵，也有分布式矩阵。分布式矩阵由1个多个RDD支持。局部向量有数值型索引和双精度浮点值，且存储在单一机器上。3. MLlib中有2
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2023-07-28 15:34:31
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一、简介Spark 于 2009 年诞生于加州大学伯克利分校 AMPLab，2013 年被捐赠给 Apache 软件基金会，2014 年 2 月成为 Apache 的顶级项目。相对于 MapReduce 的批处理计算，Spark 可以带来上百倍的性能提升，因此它成为继 MapReduce 之后，最为广泛使用的分布式计算框架。二、特点Apache Spark 具有以下特点：使用先进的 DAG 调度程
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2023-12-09 14:38:26
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参考hugging face的文档介绍：https://huggingface.co/docs/transformers/perf_train_gpu_many#naive-model-parallelism-vertical-and-pipeline-parallelism，以下介绍聚焦在pytorch的实现上。 随着现在的模型越来越大，训练数据越来越多时，单卡训练要么太慢，要么无法存下整个模
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2023-09-26 10:08:42
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在当前的数据科学框架中，Spark 模型的 PMML（Predictive Model Markup Language）部署变得越来越重要。通过 PMML 可以将机器学习模型转换为一种标准化的格式，从而使得模型的交互和使用更加方便。本篇博文将详细介绍如何成功完成 Spark 模型的 PMML 部署，分为环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧及排错指南六个部分。
## 环境准备
在安装
关于模型部署可能有很多种概念或者解释。根据看的一些文献和接触的一些开源工具，进行梳理。模型部署说到底，就是通信传输，以及平台存储打通，以及任务的定时工作(定时工作可能偏向于调度了)。 1. 模型部署的抽象理解1.1 模型导出对于新训练完的模型进行通信传输（磁盘io或者网络io），这里可以考虑类似于k8或者hdfs这些大数据或者云计算的工具，将模型存储于分布式环境，即模型从 内存
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2023-12-27 09:45:03
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RAG 是一种结合了信息检索和文本生成的语言模型技术。简单来说，当你向大语言模型（LLM）提出一个问题时，RAG 首先会在一
原创
2024-08-11 22:47:54
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# Kubeflow部署NLP大模型指南
近年来，自然语言处理（NLP）领域的发展迅猛，大模型如GPT-3、BERT和T5等在多个应用场景中表现出色。为了有效部署和管理这些大规模模型，Kubeflow成为一个备受欢迎的选择。本文将介绍如何使用Kubeflow部署NLP大模型，并提供相应的代码示例与示意图。
## 什么是Kubeflow？
**Kubeflow**是一个在Kubernetes上
原创
2024-10-14 04:24:34
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随着虚拟化技术的发展，越来越多的web工程采用docker进行部署运维。我们尝试使用docker-compose编排一个后端基于django，前端基于vue，数据库为postgresql并使用nginx进行反向代理的web工程。工程准备Docker安装Docker安装docker-composedjango在python3.7的环境下创建 django-admin startproject doc
2.3 Lombok插件应用Lombok 是一个第三库，可以基于 Lombok 中提供的 API，在程序编译时自动织入一些方法。这样做的话可以简化我们对某些方法的编写，例如，省略 pojo 类中的set方法， get 方法，toString 等方法的编写。我们写的 Java 程序可以在编译时，通过 Lombok自动将这些方法添加到 .class 文件中，其应用步骤如下：第一步 ：添加依赖。<
# 如何在Ubuntu上使用Docker部署大模型
## 概述
在本文中，我将指导您如何在Ubuntu操作系统上使用Docker容器来部署大型模型。我将按照以下步骤进行介绍，并提供每个步骤所需的具体代码示例。
## 步骤概览
以下是部署大模型的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 安装Docker | 安装Docker引擎以支持容器化应用程序 |
|
原创
2024-07-04 03:42:32
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