一、简介Moco是一个搭建模拟服务器的工具，其支持API和独立运行两种方式，前者通常在junit等测试框架中使用，后者则是通过运行一个jar包开启服务。二、用途主要用于实现mock技术1、后端接口开发未完成情况下，通过moco模拟接口，支持接口测试，可以使接口测试更加提前。2、后端接口开发未完成情况下，通过moco模拟接口，支持前端完成相关页面开发，包括移动端和web端前端页面实现。三、moco用
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2024-10-24 12:47:46
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Pytorch 模型构建、训练、测试及预测本文以AlexNet识别手写数字为例，简要介绍如何使用pytorch构建网络模型，并进行训练、测试及预测 所使用的环境：Ubuntu 19.04，python 3.7，pytorch 1.1.0，torchvision 0.3.01· Pytorch模型构建pytorch自定义网络模型较为简单，自定义class继承自(torch.nn.Module)并定义
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2023-08-19 21:46:37
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Mixtral 8x7B 的推出， 使我们开始更多地关注 基于MoE 的大模型架构， 那么，什么是MoE呢？1. MoE溯源MoE的概念起源于 199
原创
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2024-05-16 13:59:29
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其实在DeepSeek-R1爆火之前，DeepSeek V2在我们行业就已经妇孺皆知了，它独特的MOE结构值得研究一下。这篇文章是基于 ZOMI酱 的2个视频写的，这2个视频讲的很好，建议大家都学习一下：《MOE终于迎来可视化解读！傻瓜都能看懂MoE核心原理！》和《使用昇腾NPU手撕MoE单机版代码！没想到如此简单！》。
这篇文章是把我自己的理解梳理一下，加强自己的理解和记忆。
MOE结构概述
我
进入2023年以来，以ChatGPT为代表的大模型喧嚣引发了AI的新一轮炒作热潮，堪比当年的加密货币。不同的是，以微软、NVIDIA、AWS、Google等为代表的云与芯片大厂纷纷实质性入局大模型，为大模型AI注入持续的生命力。因此ChatGPT可类比于2000年的互联网“泡沫”，而至于是否成为“泡沫”，还有待于进一步观察。市场咨询公司WIKIBON发表了一系列文章，阐述了对于大模型对于AI和云产
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2024-08-24 09:35:46
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我们测试的输出结果显示了混合专家模型的强大功能。该模型通过门控网络将各个专家模型的优势结合起来，取得了比单个
原创
2024-05-04 00:31:11
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[root@ChrisTestspawnL2SW]#moredoshow.sh#!/usr/bin/expect-f##DefineVariables#DefineTimeoutsettime10#DefinePasswordsetpasswd"XXXXXXX"setpasswd2"xxxxx"setpasswd2en"xxxxxxxx"
原创
2018-12-26 10:34:32
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一.基本知识点补充：图解法分析动态范围和失真类型1.动态范围 其中，为了使得晶体管不进入饱和区和截止区，ICQ和VCEQ应该满足条件： &
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2024-01-28 08:10:45
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大模型最开始设计思路是 — 通用。一个通才能够处理多个不同的任务，但一群专家能够更高效、更专业地解决多个问题。与一
原创
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2024-06-08 18:13:58
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### 传统大模型训练的三大挑战在大模型训练领域，研究者和工程师始终面临着三重困境：**计算的突破性平衡。OpenRLHF作为基于Ray的高性...
MoE 架构是一种基于多模型融合的技术，它由一个门控网络（Gating Network）和多个专家网络（Expert Networks）组成。门控网用案例等方面进行了全面的阐述。
在大语言模型的发展历程中，参数规模的扩张一直被视为提升性能的主要途径。然而，随着模型参数达到数百亿甚至数千亿级别，传统
其核心思想是将多个专业化子模型（称为“专家”）与一个动态路由机制结合，根据输入数据的特点选择性地激活部分专家进行计算。这种设计突破
近期整理了一下 Facebook 的 Prophet，个人感觉这是一个非常不错的时间序列预测工具。Prophet 简介Facebook 去年开源了一个时间序列预测的算法，叫做 fbprophet，它的官方网址与基本介绍来自于以下几个网站：从官网的介绍来看，Facebook 所提供的 prophet 算法不仅可以处理时间序列存在一些异常值的情况，也可以处理部分缺失值的情形，还能够几乎全自动地预测时间
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2024-02-06 13:42:24
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## PyTorch MoE: A Guide for Efficient Deep Learning Model Design
