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，
想成为高级Android工程师其中熟悉常见的设计模式是必不可少的，这个也是我面试一线互联网公司的深刻体会，首先我们现在介绍最基础也是最常用的设计模式：建造(Builder)模式 建造者模式：将一个复杂的对象的构建与它的表示分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示。 - 抽象建造者角色：提供一个接口，规范产品对象的建造，一般由子类实现。一般来说，产品的组成部分数与建造方法数相同，即有多少组成
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2024-07-11 18:27:58
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这段时间学习java设计模式的设计原则,使用到了UML建类图,写一篇博客记录1下什么是UML类图建模:UML建模使用场景Android studio 安装UML插件(方式一)PlantUML integation使用Android studio 安装UML插件(方式二)插件引用simpleUML使用:UML建模语法更多表示: 年轻的好处，是可以在没有看清楚这个世界之前，做率性的事。荒唐也好，可笑
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2024-01-11 11:28:14
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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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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
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
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
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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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
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
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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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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# 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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2．模型部件的名称要用英文，并且要少于8个字符，否则，用3DS Loader导入时会出错；3．模型必须要赋予材质，否则，用3DS Loader导入时会出错；4．如果模型有贴图文件，则贴图文件必须用英文命名，否则，用3DS Loader导入时会看不到贴图。四、导入模型，拆分、组合模型(一)导入模型Java3D可以导入.obj、.wrl、3ds等格式的文件，建议导入.3ds 文件格式，我们使用3DS
前言：笔者之前是cv方向，因为工作原因需要学习NLP相关的模型，因此特意梳理一下关于NLP的几个经典模型，由于有基础，这一系列不会关注基础内容或者公式推导，而是更侧重对整体原理的理解。一. 从encode和decode说起encode和decode是一个非常常见的结构。encode可以理解为从输入得到特征的过程，而decode可以理解为从特征得到结果的过程。同样适用https://zhuanlan
1 引言 每个设计者在进行Verilog建模时都会形成自己的设计风格，同一个电路设计，用Verilog描述可以写出许多逻辑上等价的模型，而大多数设计者考虑 的主要是代码书写上的方便和功能上是否正确，对设计的模型是否最优化结构却考虑甚少，这样不仅加重了逻辑综合的负担，影响综合效率，而且很可能会导致设计 出的芯片未达到最优的面积和速度。因此，在Verilog建模时
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2024-07-16 14:05:06
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注：内容大多摘自《Linux设备驱动开发详解》（第2版）Linux内核模块1.1 简介1.特点：模块本身不被编译入内核映像，从而控制了内核的大小；模块一旦被加载，它就和内核中的其他部分完全一样。2.模块程序结构 （1）模块加载函数（一般需要） （2）模块卸载函数（一般需要） （3）模块许可证声明（必须） （4）模块参数（可选） （5）模块导出符号（可选） （6）模块作者等信息声明（可选
随着深度学习应用不断进入商用化，各类框架在服务器端上的部署正在增多，可扩展性正逐渐成为性能的重要指标。香港浸会大学褚晓文团队近日提交的论文对四种可扩展框架进行了横向评测（Caffe-MPI、CNTK、MXNet 与 TensorFlow）。该研究不仅对各类深度学习框架的可扩展性做出了对比，也对高性能服务器的优化提供了方向。近年来，深度学习（DL）技术在许多 AI&nb
# 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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