【代码】大数据技术演进（从传统Hadoop到Spark到云原生的技术演进路径）

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DeepSeek满血版本搭建教程

大模型Agent是基于大规模语言模型(LLM)构建的智能实体，它融合了自主性、交互性、反应性和主动性等多元特质。与单纯的大模型不同，Agent不仅能够理解和生成文本，还能自主决策和执行任务，实现从"计划"、“组织”、"执行"到"学习"的完整闭环。Agent可被视为"具备自主智能的实体"，也被广泛称作智能体。当前的Agent主要分为三种类型：单体Agent、多Agent协作(Multi-Agent)

Palantir Foundry通过这种分层架构，将数据、模型、业务语义、分析和决策编排有机整合，帮助企业构建从数据洞察到业务行动的完整数字化运营体系。本体层作为核心创新，为企业提供了统一的业务语义基础，使AI和数据分析能够更好地理解和作用于真实业务世界。：连接企业各类数据源，提供统一的数据访问和管理。：为业务用户提供直观的分析工具。：将分析洞察转化为实际行动。：构建和部署数据科学模型。

总训练时间则取决于您设置的训练轮数。这只是一个非常粗略的估计，实际时间需以实验为准。，用RAG提供外部知识，用PEFT（如LoRA）微调模型技能，兼顾效率、成本与性能。一张V100显卡（以32GB显存为例）的微调时间受。等多种因素影响，难以给出精确数字。：假设使用LoRA方法微调。

其关键组件包括 Agent Card、Client/Remote Agent、Task、Message/Part、Artifact、Discovery、Transport、Auth。这个流程中，每个代理之间通过 A2A 协议通信：Agent Card 发现、Task 创建、Message/Part 交换、Artifact 返回、状态追踪、必要的认证授权。：让代理“自己打广告”——谁我是、我在哪里（

从统计到神经网络：提升了模型表达能力从有限依赖到全局依赖：更好地捕捉语言结构从顺序计算到并行计算：大幅提升训练效率从专门模型到通用架构：Transformer成为基础架构目前Transformer架构及其变体已成为自然语言处理领域的主流，并在不断推动着AI技术的发展。

这是一种“在比较中学习”的范式。其核心思想不是让模型预测一个确切的标签，而是学习一个“表示空间”，在这个空间里，相似样本的表示距离近，不相似样本的表示距离远。希望这个详细的展开介绍能帮助您全面理解这三项重要技术。MOE是一种将“专家”组合起来的模型架构，旨在实现。的“系统级”黑科技。

调用豆包大模型api接口报错，提示连接超时。