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人和计算机内核之间的中介。
Java进程使用的内存分为3部分：堆内存、虚拟机所使用的内存(一般叫)、堆外内存(off-heap)组成。【1】堆heap内存也就是你jvm参数里面设置的xmx和xms所指定的大小。如果你的工程里面的没有指定xms/xms，那么ops会默认给你指定成物理内存的3/4。比如物理内存4G，那么堆内存会是3072m，这其实有点太大了；【2】：虚拟机使用的内存，分为很多细分的区域，比如classgcthr
创建一个套接字的域，什么叫做域呢（协议家族可以理解为我们所要的那个套接字他是AF_INET，将来是使用网络通信的，还是有叫本地通信也叫作域间通信，二个参数是socket对应的类型，不用填，协议类型，创建一个套接字的本质就是打开一个文件，必须要告诉服务器，端口号，然后再绑定套接字端口号不同类型（第一个参数的）第二个：定义的套接字的类型第三个写0就可以下面介绍程序中用到的socket API,这些函数
Cookie是存储在用户浏览器中的小数据片段。服务器通过HTTP响应头将Cookie发送给客户端，客户端则会在后续请求中将Cookie包含在HTTP请求头中发送给服务器。Cookie通常用于保存用户的会话信息、偏好设置等。特点存储在客户端可以设置过期时间容量限制（每个Cookie约4KB）不安全，容易被篡改和劫持Session是一种在服务器端存储用户会话数据的机制。每个Session通常都有一个唯
目录一、官网二、安装方式一：window10版本下载三、安装方式二：linux版本docker四、 模型库五、运行模型六、API服务七、python调用ollama库调用langchain调用requests调用aiohttp调用八、模型添加方式1.线上pull2.导入 GGUF 模型文件3.导入 safetensors...
GLM-4模型的API提供了多种功能，包括但不限于文本生成、多模态处理、长文本理解和智能对话等。开发者可以通过API接入GLM-4模型，实现各种智能应用的开发。特点支持长上下文：GLM-4模型支持128K的对话上下文。多模态能力：具备处理文本、图像等多种数据类型的多模态能力。快速推理和并发：支持更快的推理速度和更多的并发请求，降低了推理成本。智能体能力增强：增强了智能体（Agent）的能力，可以更
本文主要分享如何在群晖NAS本地部署并运行一个基于大语言模型Llama 2的个人本地聊天机器人并结合内网穿透工具发布到公网远程访问。本地部署对设备配置要求高一些,如果想要拥有比较好的体验,可以使用高配置的服务器设备.目前大部分大语言模型的产品都是基于网络线上的,如果我们本地想自己部署一个自己的大语言模型,该如何操作呢,下面介绍一款可以在自己本地部署运行的大语言模型Llama 2。
本文探讨了使用RAG技术时可能面临的七大挑战，并针对每个挑战提出了具体的优化方案，以提升系统准确性和用户体验。缺失内容：解决方案包括数据清理和提示工程，确保输入数据的质量并引导模型更准确地回答问题。未识别出的最高排名：可通过调整检索参数和优化文件排序来解决，以确保向用户呈现最相关的信息。背景不足：扩大处理范围和调整检索策略至关重要，以包含更广泛的相关信息。格式错误：可以通过改进提示、使用输出解析器
高成本和延迟是将大语言模型应用于生产环境中的主要障碍之一，二者均与提示词信息的体量（prompt size）紧密相连。鉴于大语言模型（LLM）展现出极强的广泛适用性，不少人视其为解决各类问题的灵丹妙药。通过与诸如检索增强生成技术（RAG）及 API 调用等在内的工具整合，并配以精细的指导性提示词，LLM 时常能展现出逼近人类水平的工作能力。
Amazon Q Developer 是亚马逊云科技为软件开发生命周期量身定制的前沿生成式 AI 开发助手，它能够理解亚马逊云科技架构、资源、最佳实践和文档等，并能提供有针对性和可操作的回复和响应。这篇博客文章演示了如何在 Visual Studio Code 中，利用 Amazon Q Developer 来开发列出指定区域中 Amazon S3 存储桶的代码。
根据以上 Amazon Q 的初步回复，它认为虽然遗留代码可以运行，但通过一些代码优化还是可以提高时间和内存的利用效率。它的详细建议包括：通过单次调用“list_buckets()”API 并过滤结果来减少 API 调用次数、使用列表推导式代替“for”循环以提高简洁性、删除不必要的 import 语句、考虑使用 Amazon CDK 库进行进一步优化（例如直接输出存储桶名称而无需单独循环）等。虽
2023 年的亚马逊云科技 re:Invent 大会已于内华达州的拉斯维加斯盛大举行。在现今 2023 年该大会已经迎来了第 12 届。在为期五天的大会里吸引了全球数万名观众和客户，共同深入探讨、学习并体验最新的云计算技术和行业趋势。作为亚马逊云科技每年一度的盛事，今年的 re:Invent 再次突显了该公司在云计算领域的领先地位和创新实力。此次盛会上，亚马逊云科技发布了一系列重要新品和解决方案，
RAG 方法可能会面临两大挑战：为了解决上述问题，LLM 的提示词压缩技术（Prompt compression）应运而生。从本质上讲，其目的是精炼提示词中的关键信息，使得每个输入的词元（input tokens）都承载更多价值，从而提升模型效率并还能控制成本。这一理念在图 1 的右下角进行了直观展示。图 1：RAG 架构中的提示词压缩技术（见图右下角）。如紫色虚线标记的部分所示，某些压缩方法能够
LangChain 主体分为 6 个模块，分别是对（大语言）模型输入输出的管理、外部数据接入、链的概念、（上下文记忆）存储管理、智能代理以及回调系统，通过文档的组织结构，你可以清晰了解到 LangChain的侧重点，以及在大语言模型开发生态中对自己的定位。从本节开始我将对langchian各个模块对照源码进行介绍，首先看Model I/O模块👇。
需求近期需要搭建一套服务器性能数据监控平台，所以本次考虑基于Telegraf作为采集数据源的工具，集成使用influxdb存储数据，最后Grafana展示图表的方式，来建立这个监控平台。监控平台拓扑安装influxdbdocker的安装说明：Centos7 下 InfluxDB 从安装开始到入门宿主机直接安装说明：wget https://dl.in...
项目环境中的pytorch版本与系统的nvidia显卡驱动版本不匹配。安装 PyTorch 1.11.0 版本，并且使用 CUDA 11.3。
会发现 nvidia-smi 不管用了。不要立即重启，会黑屏的。赶紧记录使用的驱动版本号，最好找到安装包位置。直接重装原版驱动，环境还能用。参考我的安装博客。已经黑屏就进入安全模式，network模式。卸载可视化桌面和显卡驱动。驱动程序已经更新，可以尝试回滚到之前的版本。
在下载页面选择具体驱动版本后，在。
boost1.69借鉴这篇文章官网下载一个版本tar -xzvf boost_1_69_0.tar.gz#执行命令解压cd boost_1_69_0sudo ./bootstrap.shsudo ./b2 install#执行时间35开始，27结束，将近1小时。头文件就被在/usr/local/include下，库文件在/usr/local/lib下sudo gedit /etc/ld.so.co
cuda下载地址：cudnn下载地址：
—不要安装nvidia驱动，请直接安装cuda包，不要去nvidia官网下载cuda包（装不上），请在终端使用命令行查找cuda包，命令如下。——cuda环境清洁，意思是和nvidia相关的软件要卸载干净，最重要的是你以为自己卸载干净了，其实并没有～最后重装了系统总算干净了～——很重要，测试cuda包是否安装好，如果没有安装好，终端会给出提示命令，继续完成安装。如果测试不成功，终端会给出如下提示命
因为在WSL中不需要安装nvidia驱动，通过特殊的配置使得linux可以访问windows中的nvidia驱动。这导致cuda libraries (即Icuda)被储存在特殊的\usr\libwsl\lib 中，因此我们可以 cp \usr\lib\wsI\lib\* \usr\lib把所需的cuda库放到gcc可以找到的地方。解决：设置临时环境变量。
centos7安装显卡驱动、cuda以及cudnn
最近很多小伙伴找我要Linux学习资料，于是我翻箱倒柜，整理了一些优质资源，涵盖视频、电子书、PPT等共享给大家！
CUDA还提供了丰富的工具和库，如CUDA深度学习库、CUDA图形库、CUDA FFT等等。目前，CUDA已经成为GPU并行计算的重要平台，广泛应用于科学计算、高性能计算、机器学习、计算机视觉、游戏开发等领域。CUDA为程序员提供了直接操纵GPU的工具和API，程序员可以充分利用GPU的强大并行处理能力，通过并行计算加速程序执行速度。它利用GPU的强大计算能力，加速各种数学和科学计算、数据分析、机
这个问题是小虎程序运行时遇到的，解决方法时更新一下包然后重启。
查询了相关资料，显示该报错是由符号链接导致，需要对报错的链接重新定位。查看该目录下的文件，分别对应报错的条数。
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