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vLLM量化部署(Vectorized Large Language Model Quantization)是针对大规模语言模型推理过程中的高计算成本提出的一种优化方案。量化技术通过将浮点数计算转换为低位整数计算,有效地降低了计算复杂度和内存使用,从而大幅度提高推理速度。具体来说,量化部署主要分为以下几个步骤:通过将浮点数模型权重转换为低位整数(如8位或16位整数),在减少内存占用的同时保持模型的
近年来,随着人工智能技术的飞速发展,尤其是在自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)领域,越来越多的技术开始赋能传统开发模式,助力全栈开发效率的大幅提升。特别是AI模型(LLM,大型语言模型)能够自动生成Vue组件和SpringBoot接口,从而降低开发难度、提高开发效率,推进了前后端协作的深度融合。本篇文章将探讨如何通过AI赋能全栈开发,使用LLM自动生成Vue组件与SpringBoot接口,推
在现代软件开发的浪潮中,技术文档和代码的融合已成为提升开发效率的关键一步。特别是在人工智能领域,GPT-4的出现为这一变革提供了新的动力。本文将深入探讨GPT-4如何重构技术知识库,并通过文档即代码的方式促进技术文档与代码的高度集成。??随着技术的不断进步,尤其是AI技术的飞速发展,开发者们面临着越来越复杂的项目管理和代码维护问题。传统的技术文档往往与代码分离,导致开发人员在实现功能时需要不断地查
在当今科技飞速发展的时代,AI(人工智能)、区块链和物联网(IoT)已成为推动社会进步和商业革新的三大核心技术。这些技术各自在其领域内展现了巨大的潜力,但当它们结合起来时,便形成了一个前所未有的技术复合体。为了应对这种复合型技术的需求,定义一个全面的“AI+区块链+物联网”的复合型技能树成为当务之急。??