Adreno OpenGL ES 3.0 介绍（3）3.1.7 Transform feedback3.1.8 实例化绘制调用3.1.9 查询对象 3.1.7 Transform feedback在GPU上进行计算并在后续的draw调用中重用结果数据变得越来越流行。 但是不幸的是，在OpenGL ES 2.0的核心版本中，只有一种可行的方法可以将GPU用于通用计算。所有的计算都必须在片段着色器阶
转载
2024-10-08 10:16:51
26阅读
为了完成导师的任务费了好大力气装好了tensorflow—cpu,作业完成以后下决心装一个gpu版本的，装了大半天终于成功了，在这分享一下。 因为cpu版本的比较简单，这里就不讲了，其实就是不用装CUDA和cuDNN,其余基本一样。 GPU版本安装安装要求：如果要安装GPU版本需要确认你电脑必须装有NIVID
转载
2024-05-14 22:21:47
208阅读
### 从零开始学习如何使用 qanything 开源
欢迎来到qanything开源教程！本篇教程将教你如何使用qanything开源，让你快速上手，并开始在Kubernetes集群中使用qanything。qanything是一个开源项目，它提供了一个可以用于在Kubernetes中执行任意查询的工具。
#### 教程步骤
下面是使用qanything开源的步骤，让我们一步步来学习吧。
原创
2024-04-30 10:20:06
149阅读
知识库数据量大的场景下两阶段优势非常明显，如果只用一阶段embedding检索，随着数据量增大会出现检索退化的问题，如下图
安装前须知：1.安装全程须断开电脑网络，否则安装不成功；2.Matlab 2018a的安装包必须使用虚拟光驱加载，WIN7系统使用ULtraISO，千万不要解压进行安装；3.提供的 Matlab 2018a适用于WIN7/8/10（位）系统，亲测可用！4.Matlab 2018a电脑配置：内存4G+，处理器酷睿I5+；Matlab 2018a WIN10 位安装步骤：1.使用“
转载
2024-05-12 14:09:21
103阅读
Docker是一种轻量级的容器化技术，使应用程序的部署和管理变得更加简单和灵活。而在Kubernetes（K8S）环境下，我们可以通过部署Docker容器来运行我们的应用程序。下面我将向你详细介绍如何实现“qanything docker部署”。
### 流程概述
首先我们需要明确整个流程，可以使用以下表格展示具体步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-05-22 10:02:58
450阅读
目录利用Google CoLaboratory 免费GPU训练deeplab语义分割网络前提条件一. 创建CoLaboratory项目二. 连接GPU云服务器三.安装tensorflow-gpu 1.15.0 版本四. 关联谷歌云盘五. 下载源代码执行训练 利用Google CoLaboratory 免费GPU训练deeplab语义分割网络最近学习使用了google免费的GPU云服务器，用以训练d
转载
2024-10-20 14:10:16
75阅读
FPGA可用于处理多元计算密集型任务，依托流水线并行结构体系，FPGA相对GPU、CPU在计算结果返回时延方面具备技术优势。计算密集型任务：矩阵运算、机器视觉、图像处理、搜索引擎排序、非对称加密等类型的运算属于计算密集型任务。该类运算任务可由CPU卸载至FPGA执行。FPGA执行计算密集型任务性能表现：• 计算性能相对CPU：如Stratix系列FPGA进行整数乘法运算，其性能与20核C
转载
2024-05-04 16:55:27
63阅读
一、开发环境 安装Tensorflow的开发环境：Anaconda+CUDA+cuDNN二、安装过程1、Anaconda的安装2、选择Tensorflow的版本 2.1 CUDA版本的确定 首先，搜索NVIDIA Control Panel（win+s进行搜索）。
一、软硬件要求软硬件 最低配置 推荐配置CPU 和 内存 Master：至少2核4G、
Node：至少4核16G Master：4核16G、
Node：根据运行的容器数量进行配置Linux 操作系统 基于 x86_64 架构的各种Linux 发行版，Kernel 3.10 以上 Red Hat Linux 7 CentOS 7 etcd 3.0 版本及以上 3.3 版本 Docker 18.0
转载
2024-01-29 01:18:50
288阅读
QAnything之BCEmbedding技术路线-CSDN博客GitHub - netease-youdao/BCEmbedding: Netease Youdao's open-source embedding and reranker models for RAG products.GitHub - netease-youdao/QAnything: Question and Answer
原创
2024-05-18 10:17:08
751阅读
ragflow/README_zh.md at main · infiniflow/ragflow · GitHubQAnything/README_zh.md at master · netease-youdao/QAnything · GitHub1、为什么RAGFlow解析文档的时间比LangChain长？我们使用自己的视觉模型，在布局分析、表格结构识别和OCR（光学字符识别）等文档预处理任
原创
2024-05-27 10:19:52
10000+阅读
概述： 很多时候谈及GPU，都会让人联想到他的大哥---CPU，有这么一个功能强大的大哥，为什么还要GPU这个小弟弟呢？ 答案是：大哥忙不过来，要找小弟分摊任务。这个小弟也确实争气，只要是密集计算型的任务交给他，保证更高效，更节约时间。
转载
2024-06-23 20:06:47
137阅读
第一次接触深度学习框架，在配置环境中出现很多问题，经过各种查资料和配置终于成功了，下面把自己失败的几次问题以及具体过程分享一下。配置tensorflow需要提前做这几个准备：1）Anaconda，python3.7(这里我用的师兄的下载包，因为这个包是前几年的所以相关的python还是3.7.3版本。官网在此https://www.continuum.io/downloads#windows）&n
转载
2024-04-15 22:59:24
48阅读
QAnything/QAnything使用说明.md ！！！Stirling PDF - PDF to WordGitHub - Stirling-Tools/Stirling-PDFGitHub - jina-ai/reader: Convert any URL to an LLM-friendly input with a simple prefix ://r.jina.ai/Doc
原创
2024-07-08 19:44:55
824阅读
知识库数据量大的场景下两阶段优势非常明显，如果只用一阶段embedding检索，随着数据量增大会出现检索退化的问题，如下图
原创
2024-09-30 15:31:45
571阅读
接口鉴权方式： 在控制台创建apikey，将apikey放入每个请求头的Authorization字段中完成鉴权。
摘要显卡驱动、CUDA、cuDNN以及说明三者之间的关系请看 本文将进行安装，使得可以使用pytorch-gpu1 CUDA安装CUDA安装官网描述：运行CUDA应用程序的两个必要条件是 （1）系统至少拥有一个支持CUDA编程的GPU硬件； （2）能够兼容CUDA的驱动程序版本。 通过参考官网文档我对下图表格的理解： （1）NVDIA发布的每一个CUDA工具包都有一个最低版本的显卡驱动限制，比如红
转载
2023-12-22 21:01:18
556阅读
在scripts/run_for_openai_api_with_cpu_in_Linux_or_WSL.sh中补充api-key等参数。在scripts/run_for_openai_api_with_gpu_in_Linux
原创
2024-09-30 15:26:54
289阅读
【代码】QAnything FAQ: 使用ollama本地服务时问答效果不佳。
