了解批处理、实时和边缘部署策略的区别和应用程序是优化MLOps的基础。每种方法都提供了针对特定用例量身定制的独特优势，通过评估应用程序的需求和约束，可以选择最符合目标的部署策略，为成功的AI集成和利用铺平道路。

随着OpenIM的发展，技术和产品的咨询支持对国内、外的用户变得越来越重要。用户数量的迅速增加，使得OpenIM团队的支持人员面临巨大压力，因为支持人员的数量并没有同步增长。因此，找到一种高效的方法来服务用户成为团队当前迫切需要解决的问题。通过分析几十个微信群、Slack社区以及Gmail邮箱中收集到的用户问题，发现接近一半的问题其实可以在OpenIM官网的文档中找到答案。然而，由于官网文档内容庞

Indexing（索引）：将文档分割成chunk，编码成向量，并存储在向量数据库中。Retrieval（检索）：根据用户输入query和向量数据库中chunks语义相似度检索与问题最相关的前k个chunk，形成本次问答的上下文。Generation（生成）：将原始问题和检索到的chunks整合形成合适的prompt一起输入到LLM中，让LLM输出与上下文有关的回答。用户发起query结合Bot实际

大模型指令微调（Instruction Tuning）是一种针对大型预训练语言模型的微调技术，其核心目的是增强模型理解和执行特定指令的能力，使模型能够根据用户提供的自然语言指令准确、恰当地生成相应的输出或执行相关任务。指令微调特别关注于提升模型在遵循指令方面的一致性和准确性，从而拓宽模型在各种应用场景中的泛化能力和实用性。在实际应用中，我的理解是，指令微调更多把LLM看作一个更智能、更强大的传统N

本教程主要介绍对于 ChatGLM-6B 模型基于的微调。P-Tuning v2 将需要微调的参数量减少到原来的 0.1%，再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法，最低只需要 7GB 显存即可运行。本节 以数据集为例介绍代码的使用方法。硬件需求。

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(又名SBERT)是访问、使用和训练文本和图像嵌入（Embedding）模型的Python库。你可以使用Sentence Transformers快速进行模型训练，同时使用SwanLab进行实验跟踪与可视化。

Ultralytics是YOLO官方团队推出的CV训练与推理框架，不仅支持目标检测任务，还支持分割、姿态识别、分类等更多任务。是一个深度学习实验管理与训练可视化工具，由西安电子科技大学团队打造，融合了Weights & Biases与Tensorboard的特点，能够方便地进行 训练可视化、多实验对比、超参数记录、大型实验管理和团队协作，并支持用网页链接的方式分享你的实验。你可以使用Ultraly