JMM（Java memory model）学习Java栈 Java Stack：1、理解定义及原理：先拿出两个栈的生活模型，便于帮助记忆A.弹匣：弹匣装弹理解为入栈，弹匣出单理解为出栈，这样就很好理解了，子弹是先入后出，完美的栈原理模型。栈和弹，有谐音，比便于记忆，要不然过几天又忘记了。B.撤销：ctrl+z 先修改的文档，最后执行撤销动作。2、优势是，存取速度比堆要快，仅次于直接位于CPU中的
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2024-08-21 20:48:57
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Javaweb–JSP开发模型(内含实战项目) 文章目录Javaweb--JSP开发模型(内含实战项目)四种模式实战JSP+JavaBean+Servlet【Model2/MVC】 系统开发模型，即系统开发架构，是整合应用系统程序大的结构。常用的系统结构有三层架构与MVC。这两种架构既有联系，又有区别。这两种架构的使用均是降低为了降低系统模块间的耦合度。 四种模式纯JSP、JSP+JavaBea
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2024-05-29 09:50:33
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文章目录1. 通过命令行调用2. 通过 REST API3. GraphQL4. PMML5. m2cgen6. Jython7. GraalVM Python Runtime 1. 通过命令行调用如使用 java 的 ProcessBuilder API，#hello.py
print("Hello ProcessBuilder!")import java.util.stream.Collec
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2023-08-24 09:58:29
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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，
本地化部署大语言模型 ChatGLM本地化部署大语言模型 ChatGLM前期筹备GitHub 基础包语言模型文件基础配置显存查看方法Anaconda 模块ChatGLM-6B 网页部署Anaconda 环境创建根目录操作基础依赖加载transformers 和 protobuf 库加载Pytorch 源修改依赖库补充补充依赖 pypi 配置cchardet 依赖错误解决强制 归一化网页部署成功C
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2023-11-24 11:24:36
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pytorch在有限的资源下部署大语言模型（以ChatGLM-6B为例）Part1知识准备在PyTorch中加载预训练的模型时，通常的工作流程是这样的：my_model = ModelClass(...)
state_dict =
torch.load(checkpoint_file)用简单的话来说，这些步骤是：用随机初始化的权重创建模型。从磁盘上加载模型权重（在一个通常被称为状态字典的字典中）。
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2024-01-17 14:14:01
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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
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
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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前言: JVM(Java Virtual Model)Java虚拟机模型与JMM(Java Memory Model)不同。JVM组件JVM的主要组成部分包括：类加载引擎，运行时数据区，执行引擎，本地库接口。JVM结构图如下所示：组件的作用： 首先通过类加载引擎将JAVA代码转换成字节码，然后运行时数据区会将字节码加载到内存中，由于字节码只是JVM的一套规范指令集，并不能直接交给底层操作系统执行执
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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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
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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# 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 |
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原创
2024-07-04 03:42:32
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