技术选型使用阿里云搭建博客最简单的方式就是选择阿里云提供的 WordPress 镜像初始化ECS实例，当然为了实战刚刚学习的 Docker 技术，我们尝试使用 Docker 自行搭建 WordPress 博客平台.利用 Docker ，我们可以将博客划分为业务容器，数据库容器和反向代理容器，将三个服务分别有三个容器承载，也可以理解为一个微服务架构．具体的，三个容器分别使用PHP + WordPre
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2024-06-22 09:55:04
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DOCKER 多段构建Docker 多段构建（Multi-Stage Build）是一种优化 Docker 镜像大小和构建过程的方法。它允许你在一个 Dockerfile 中定义多个构建阶段，每个阶段都可以有自己的基础镜像、依赖和构建步骤。这样，你可以在最终的镜像中只包含运行时所需的组件，而不包含构建时产生的中间文件和依赖。优势和用途Docker 多阶段构建（multi-stage builds）
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2024-06-22 08:53:47
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我们专注于针对专业软件给出专业的电脑配置建议，包括组装机、整机和笔记本。
废话不多说，小笔记先说结论：3dMax需要：好的建模习惯＞CPU≥内存＞显卡
1，CPUCPU的核心越多渲染速度越快。平时的运行无论文件大小，3dMax都只吃单核心主频，因此主频越高越好。但如果经常要用3dMax用渲染，建议多核心多线程，越多越好。如果日常既要建模又要渲染，那么建议睿频不
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2024-02-20 10:26:33
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第三方商业大型语言模型（LLM）提供商，如OpenAI的GPT4，通过简单的API调用使LLM的使用更加容易。然而，由于数据隐私和合规等各种原因，我们可能仍需要在企业内部部署或私有模型推理。开源LLM的普及让我们私有化部署大语言模型称为可能，从而减少了对这些第三方提供商的依赖。当我们将开源模型托管在本地或云端时，专用的计算能力成为一个关键考虑因素。虽然GPU实例可能是最佳选择，但成本也很容易一飞冲
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2024-07-22 18:59:33
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# 大模型LLaMA在docker环境搭建以及运行教程
## 1. 整体流程
下表展示了搭建和运行大模型LLaMA在docker环境中的整体步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 安装Docker |
| 步骤二 | 创建Docker镜像 |
| 步骤三 | 运行Docker容器 |
| 步骤四 | 配置LLaMA环境 |
| 步骤五 | 运行LLaMA |
原创
2024-01-17 23:39:35
754阅读
# 大模型LLaMA在Docker环境搭建以及运行教程
## 介绍
大模型LLaMA（Large Language Model API for Model Analysis）是一个用于分析和评估大型语言模型的工具。它可以帮助研究人员和开发者更好地理解和优化他们的模型。在本教程中，我们将学习如何在Docker环境中搭建和运行LLaMA。
## 步骤
### 第一步：安装Docker
在开始
原创
2024-01-18 19:13:34
1039阅读
1、使用模型对未知数据做预测2、利用模型分析数据，找出数据的内在规律，为决策提供支持
原创
2021-08-04 13:56:35
261阅读
1、使用模型对未知数据做预测2、利用模型分析数据，找出数据的内在规律，为决策提供支持
原创
2022-03-15 14:06:34
237阅读
本来是只用Tenorflow的，但是因为TF有些Numpy特性并不支持，比如对数组使用列表进行切片，所以只能转战Pytorch了（pytorch是支持的）。还好Pytorch比较容易上手，几乎完美复制了Numpy的特性（但还有一些特性不支持），怪不得热度上升得这么快。 模型定义 和TF很像，Pyto
原创
2022-01-14 16:34:00
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LLaMa模型是Meta开源的大模型，模型参数从7B到65B不等，LLaMa-7B在大多数基准测试上超过了GPT3-173B，而LLaMa-65B和Chinchilla-70B、PaLM-540B相比也极具竞争力。相比于ChatGPT或者GPT4来说，LLaMa可能效果上还有差距，但相比Closed AI，至少LLaMa论文和模型都开源出来了，目前hugging face已集成了LLaMa的代
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2024-02-23 20:14:41
211阅读
目录1引言2BERT刷新的nlp任务3Bert的训练数据预处理解析4以莫烦的教程进行学习4.1Bert训练代码解析4.2前置代码4.3基于莫烦的Bert网络结构部分5以月光客栈掌柜的教程进行学习5.0config的实现5.1Transformer的实现5.1input embedding实现5.2BertModel实现5.3Bert进行文本分类的代码解析5.3.1 数据集预览5.3.2 数据集构建
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2023-09-14 12:34:18
150阅读
本文将从零开始，仅仅利用基础的numpy库，使用Python实现一个最简单的神经网络(或者说是简易的LR，因为LR就是一个单层的神经网络)，解决一个点击率预估的问题。感兴趣的朋友跟随小白一起看看吧 点击率预估模型0.前言本篇是一个基础机器学习入门篇文章，帮助我们熟悉机器学习中的神经网络结构与使用。日常中习惯于使用Python各种成熟的机器学习工具包，例如sklearn、TensorFlow等等，来
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2023-10-07 17:45:42
182阅读
训练数据： Llama 2是在公开可用的在线数据源上进行预训练的。经过微调的模型Llama-2-chat利用了公开可用的指令数据集和超过100万个人类注释。在模型内部，Llama 2模型是在2万亿个标记上进行训练的，具有Llama 1的2倍的上下文长度。Llama-2-chat模型还额外训练了超过100万个新的人类注释。Llama 2的数据比Ll
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2024-06-25 14:40:00
170阅读
什么是 DLL？DLL 是一个包含可由多个程序同时使用的代码和数据的库。例如，在 Windows 操作系统中，Comdlg32 DLL 执行与对话框有关的常见函数。因此，每个程序都可以使用该 DLL 中包含的功能来实现“打开”对话框。这有助于促进代码重用和内存的有效使用。通过使用 DLL，程序可以实现模块化，由相对独立的组件组成。例如，一个计帐程序可以按模块来销售。可以在运
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2024-05-19 15:30:00
65阅读
3.1 构建PyTorch项目的基本配置 调用常用的库：import os
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn # 常用的神经网络库
from torch.utils.data import Dataset,DataLoader # 数据集及读取器
import torch.optim as optimizer # 优化器库
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2023-08-08 13:15:06
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搭建神经网络的八股文 tf.keras 搭建神经网络六部法第一步：import 相关模块，如 import tensorflow as tf。第二步：指定输入网络的训练集和测试集，如指定训练集的输入 x_train 和标签y_train，测试集的输入 x_test 和标签 y_test。第三步：逐层搭建网络结构，model = tf.keras.models.Sequential()。 # 见名词
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2024-04-07 21:22:30
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本节内容参照小土堆的pytorch入门视频教程，主要通过查询文档的方式讲解如何搭建卷积神经网络。学习时要学会查询文档，这样会比直接搜索良莠不齐的博客更快、更可靠。讲解的内容主要是pytorch核心包中TORCH.NN中的内容(nn是Neural Netwark的缩写)。通常，我们定义的神经网络模型会继承torch.nn.Module类，该类为我们定义好了神经网络骨架。卷积层对于图像处理来说，我们通
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2024-05-21 09:00:05
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LLaMA简介：一个650亿参数的基础大型语言模型PaperSetup其他资料 作为 Meta 对开放科学承诺的一部分，今天我们将公开发布 LLaMA (大型语言模型 Meta AI) ，这是一个最先进的大型语言基础模型，旨在帮助研究人员推进他们在人工智能这一子领域的工作。更小，更高性能的模型，例如 LLaMA，使得研究社区中没有大量基础设施的其他人能够研究这些模型，进一步民主化这个重要的，快
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2024-08-23 17:09:31
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