MVC 架构引用自 WiKi: MVC模式（Model–view–controller）是软件工程中的一种软件架构模式，把软件系统分为三个基本部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。结构示意图通过下图可以看到，视图（View）层: 一般指可视化界面模型（Model）层: 指业务逻辑控制器（Controller）层: 用来调度View层和Model层,起到桥接的作
目前Foundation Model或者是大模型，特别地火，接下来介绍什么是大模型，大模型的基本概念；接着看看大模型的实际作用，然后基于这些实际作用，我们简单展开几个应用场景。最后就是介绍支持大模型训练的AI框架。在往下看之前，想抛出几个问题，希望引起大家的一个思考：1）为什么预训练网络模型变得越来越重要？2）预训练大模型的未来的发展趋势，仍然是以模型参数量继续增大吗？3）如何预训练一个百亿规模的
行为型模型 解释模型
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2017-11-04 16:41:00
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SparkSQL 历史回顾对SparkSQL了解的童鞋或多或少听说过Shark，不错，Shark就是SparkSQL的前身。2011的时候，Hive可以说是SQL On Hadoop的唯一选择，负责将SQL解析成MR任务运行在大数据上，实现交互式查询、报表等功能。就在那个时候，Spark社区的小伙伴就意识到可以使用Spark作为执行引擎替换Hive中的MR，这样可以使Hive的执行效率得到极大提升
一、DAC介绍1.只有大容量的STM32F10x才具有DAC功能，数字/模拟转换模块(DAC)是12位数字输入，电压输出的数字/模拟转换器。 DAC可以配置为8位或12位模式，也可以与DMA控制器配合使用。DAC模块有2个输出通道，每个通道都有单独的转换器，对应的引脚分别是PA4、PA5。2.2个DAC转换器：每个转换器对应1个输出通道。8位或者12位单调输出。12位模式下数据左对齐或者右对齐。同
OLAP(联机分析处理)多维数据库与关系数据库的实体关系图表示形式所显示的内容完全不同。不同之处在于，对于用于构建OLAP数据库的架构类型，提供了一个名称：星型架构和雪花架构。雪花架构是在星型架构上经过大量的变形得到的。主要区别在于架构的复杂程度，OLTP架构一般都会比OLAP架构复杂得多。为了了解星型模型这里我对星型模型做一个案例。星型模型 &n
1. 背景近几年，随着“大模型”概念的提出，深度学习模型越来越大，如何训练这些大模型成为一个亟待解决的工程问题。最初的视觉模型只有几百兆的参数量，而现在的语言模型中，动则百亿，千亿的参数量，甚至万亿的大模型也是见怪不怪。如此巨大的参数量将会消耗巨大的存储空间。如下表所示为当前大模型的参数量（以Float32计算）以及对应的存储空间。 而当前最好的nvidia GPU显卡也只有40G
在多维分析的商业智能解决方案中，根据事实表和维度表的关系，又可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型。在设计逻辑型数据的模型的时候，就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型进行组织。当所有维表都直接连接到“ 事实表”上时，整个图解就像星星一样，故将该模型称为星型模型， 如图 2 。星型架构是一种非正规化的结构，多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连接，不存在渐变维度，所以数据有一定的冗余，如在地域维度表中，存在国家 A 省 B 的城市 C 以及国家 A 省 B 的城市 D 两条记录，那么国家 A 和省 B 的信息分别存储了两次，即存在冗余。图 2. 销售数据仓库中的星型模型 当有一个或多个维表
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2012-07-28 09:52:00
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在大模型发展历程中，有两个比较重要点：第一，Transformer 架构。它是模型的底座，但 Transformer 不等于大模型，但大模型的架构可以基于 Transformer；第二，GPT。严格意义上讲，GPT 可能不算是一个模型，更像是一种预训练范式，它本身模型架构是基于 Transformer，但 GPT 引入了“预测下一个词”的任务，即不断通过前文内容预测下一个词。之后，在大量的数据上进
You Can Do It !!!
原创
2021-08-02 15:33:33
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文章目录星型模型雪花模型优点星型模型和雪花模型的对比1) 数据优化2)业务模型3)性能4) ETL总结在多维分析的商业智能解决方案中,根据事实表和维度表的关系,又可将常见的模型分为星型模型个雪花模型,在设计逻辑型数据的模型的时候
原创
2022-02-22 18:38:09
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图像识别：CIFAR10图形识别1.CIFAR10数据集共有60000张彩色图像，这些图像式32*32*3，分为10个类，每个类6000张2.这里面有50000张用于训练，构成5个训练批，每一批10000张图；另外10000张用于测试，单独构成一批。测试批的数据里，取自10类中的每一类，每一类随机取1000张。3.一个训练批中的各类图像并不一定数量相同，总的来看训练集，每一类都有5000张图片&n
星型模型和雪花模型星型模型星型架构是一种非正规化的结构，多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连接，不存在渐变维度，所以数据有一定的冗余。雪花模型当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上时，其图解就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型。雪花模型是对星型模型的扩展。它对星型模型的维表进一步层次化，原有的各维表可能被扩展为小的事实表，形成一些局部的 " 层次 &
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精选
2013-08-03 11:05:15
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文章目录星型模型雪花模型优点星型模型和雪花模型的对比1) 数据优化2)业务模型3)性能4) ETL总结在多维分析的商业智能解决方案中,根据事实表和维度表的关系,又可将常见的模型分为星型模型个雪花模型,在设计逻辑型数据的模型的时候，就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型进行组织。星型模型当所有的维表都直接连接到"事实表"上时整个图解就像星星一样,故将该模型称为星型模型星型架构是一种非正规...
原创
2021-06-05 23:40:16
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万亿大模型的落地成本，被打下来了：现在，最快用256张卡，1天内就能训练完成，成本直接降至原来的1/8。这项最新进展，来自腾讯混元AI大模型。这也是国内首个低成本、可落地的NLP万亿大模型。具体技术详情，一起来看研究团队怎么说~随着AI技术不断发展，AI大模型（又称预训练模型）逐渐成为产业中最火热的技术名词。预训练模型是指预先训练好，具有相对通用性的“一套算法”，具有“巨量数据、巨量算力、巨量模型
11月3日，2022云栖大会杭州现场，阿里达摩院联手CCF开源发展委员会共同推出AI模型社区“魔搭”ModelScope，旨在降低AI的应用门槛。达摩院率先向魔搭社区贡献300多个经过验证的优质AI模型，超过1/3为中文模型，全面开源开放，并且把模型变为直接可用的服务。“近十年来，AI的研究发展迅猛，但AI的应用始终是一大难题，使用门槛过高限制了AI的潜能。”阿里巴巴集团资深副总裁、达摩院副院长周
# 实现AI大模型架构
最近，随着人工智能技术的发展，AI大模型架构在各行业中得到了广泛应用。本文将向你介绍如何实现AI大模型架构，让你能够快速上手并开始构建自己的AI模型。
## 流程概览
下面是实现AI大模型架构的基本步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 构建模型架构 |
| 3 | 训练模型 |
| 4 | 评估模型
OSI七层模型 1.物理层：主要定义物理设备标准，如网线的接口类型、光纤的接口类型、各种传输介质的传输速率等。它的主要作用是传输比特流。这一层的数据叫做比特。 2.数据链路层：定义了如何让格式化数据以帧为单位进行传输，以及如何让控制对物理介质的访问。这一层通常还提供错误检测和纠正，以确保数据的可靠传输。 3.网络层：在位于不同地理位置的网络中的两个主机系统之间提供连接和路径选择。Intern
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
应用场景随着深度学习领域的发展，研究人员发现模型越大训练出来的效果越好，因此模型越来越大成为深度学习领域的一个显著特征。但是越大的模型对设备的要求越高，即需要单卡的算力更强，内存空间更大。当单卡运行不能满足模型的要求时，往往需要多卡甚至多台机器协调工作，共同完成训练工作。但如何协调多卡/多机来完成大模型的训练，是大规模分布式训练所需要解决的问题。模型并行策略是大规模分布式训练很常见的策略之一。它通
