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
【IT168 技术】Python和R语言是在数据工程师间最流行的编程语言，但是，它并不能适用于应用程序构建的所有部分。这也就是你为什么有时需要找到一种方法，将Python或R编写的机器学习模型部署到基于.NET等语言的环境中。本文将为大家展示如何使用Web API将机器学习模型集成到.NET编写的应用程序中。Enter: Flask我们可以把Flask作为共享和host机器学习预测的一种方式，然后
转载
2024-01-12 11:02:13
218阅读
3.13 0-1 losszero_one_loss会通过在nsamplesnsamples的求和，需要将normalize设置为False。在multilabel分类上，如果一个子集的labels与预测值严格匹配，zero_one_loss会得到1，如果有许多错误，则为0。缺省的，该函数会返回有问题的预测子集(不等)的百分比。为了得到这样的子集数，可以将normalize置为False。如果y^
转载
2024-08-31 21:15:03
30阅读
python模型部署方法 Choosing the best model is a key step after feature selection in any data science projects. This process consists of using the best algorithms (supervised, unsupervised) for obtaining th
转载
2024-08-06 20:33:49
35阅读
用Apache+mod_wsgi部署python程序
作者:leven | 日期2010-11-29 00:09:37
使用Apache+mod_wsgi部署webpy等python程序webpy是一个python上的非常轻量级的web框架,它和其他许多python web框架一样,都能支持wsgi部署,而目前来看比较优秀的wsgi部署方案自然是Apache+mod_wsgi,它提供非
一、什么是模块模块就是一系列功能的集合体。在Python中，一个py文件就是一个模块，比如module.py就是一个模块，其中模块名是module。模块的四种存在方式（通用类别）：使用python编写的.py文件（任何一个py文件都可以作为模块）把一系列功能属性相近的模块组织到一起的文件夹（包）使用C编写并链接到python解释器的内置模块已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展二、为何使用模块？
转载
2024-09-03 16:37:59
76阅读
参考(Mac/Linux/Win都可以参考下面的教程)：用 Ollama 轻松玩转本地大模型A comprehensive guide to running Llama 2 locally下载地址：https://ollama.com/download
测试环境：Ubuntu 18.04.5 LTS Linux 5.4.0-148-generic #165~18.04.1-Ubuntu SMP T
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，
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
427阅读
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
转载
2024-10-15 17:09:19
54阅读
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
Python预测之美数据分析与算法实战 第一篇 预测入门 第一章到第四章第二篇 预测算法第五章 参数优化在使用选定算法进行建模时设定或得到的参数很可能不是最优或接近最优的，这时需要对参数进行优化以得到更优的预测模型。5.1 交叉验证基本思想是将数据分割为N份，依次使用其中1份作为测试集，其他N-1份整合到一起作为训练集，将训练好的模型用于测试集中，以得到模型好坏的判断或估计值，可以得到N个这样的值
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
转载
2023-09-26 10:08:42
1281阅读
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
转载
2023-12-27 09:45:03
121阅读
摘要本文为系列博客tensorflow模型部署系列的一部分，用于实现通用模型的部署。通用主要体现在通过tensorboard图从已保存的模型中还原并查看模型详细结构，以及自定义模型的输入输出tensor。相关源码见链接引言本文为系列博客tensorflow模型部署系列的一部分，用于python语言实现通用模型的部署。通用主要体现在通过tensorboard图从已保存的模型中还原并查看模型详细结构，
转载
2024-05-16 22:40:45
21阅读
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
5107阅读
点赞
模型部署概述关键常见部署需求与做法参考 关键深度学习模型部署的方式取决于应用需求常见部署需求与做法【1】简单的demo演示，只要看看效果的 —》选择深度学习框架 caffe、tf、pytorch、keras等，采用Python跑一跑，可以写个GUI，或者使用CPython封装成c++接口，使用c++工程调用。【2】 放到服务器上去跑，但不要求吞吐、不要求时延 —》选择深度学习框架 caffe、t
转载
2024-07-31 11:26:32
2368阅读
