在构建大语言模型的前期准备中，基础设施是最为重要的，GPU的型号以及数据直接关系到模型的训练质量和训练时间。例如：使用单个V100的GPU训练具有1750亿个参数的GPT-3将需要约288年，那就更不用提现在动辄万亿参数的大模型。好在随着A100和H100更强算力资源的推出，大模型的训练速度被大大加快。

在构建大语言模型的前期准备中，基础设施是最为重要的，GPU的型号以及数据直接关系到模型的训练质量和训练时间。例如：使用单个V100的GPU训练具有1750亿个参数的GPT-3将需要约288年，那就更不用提现在动辄万亿参数的大模型。好在随着A100和H100更强算力资源的推出，大模型的训练速度被大大加快。

我们都知道，Numpy是Python环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有Numpy的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？在本文中，我为大家介绍6 种Numpy函数。这些高效的函数会令数据分析更为容易、便捷。

定义一个函数为每个记录创建一个包含营养信息的DataFrame对象，添加一个名为"id"的列，将记录的id值赋给该列的每个元素，并将每个记录的营养信息DataFrame添加到nutrients列表中， 将nutrients列表中的DataFrame对象合并为一个大的DataFrame，并重新索引行号。根据top1000 DataFrame中的"name"列与lesley_like中的姓名进行匹配，

CTF（Capture The Flag）中文一般译作夺旗赛，在网络安全领域中指的是网络安全技术人员之间进行技术竞技的一种比赛形式。CTF起源于1996年DEFCON全球黑客大会，以代替之前黑客们通过互相发起真实攻击进行技术比拼的方式。发展至今，已经成为全球范围网络安全圈流行的竞赛形式。CTF入门最近很多朋友在后台私信我，问应该怎么入门CTF。个人认为入门CTF之前大家应该先了解到底什么是CTF，

本文是原《数据分析大全》、现改名为《数据分析》专栏的第二篇，我在写这篇文章的时候突然意识到——单靠我是不可能把数据分析的方方面面都讲得明明白白，只是是我自己知道什么，然后再输出我所明白的知识罢了。所以《数据分析大全》的“大全”两个字还真是担不起，就改成《数据分析》了。本篇主要介绍数据分析中相关知识点，打算通过这一篇帮助大家顺利入门Python Pandas，掌握基本的用法和思想。上一期《数据分析大

国内主流AI大模型架构及应用场景深度分析2024年最新版

中国信通院发布《大模型落地路线图研究报告（2024年）》

部署一个自己的大模型，没事的时候玩两下，这可能是很多技术同学想做但又迟迟没下手的事情，没下手的原因很可能是成本太高，近万元的RTX3090显卡，想想都肉疼，又或者官方的部署说明过于简单，安装的时候总是遇到各种奇奇怪怪的问题，难以解决。本文就来分享下我的安装部署经验，包括本地和租用云服务器的方式，以及如何通过API调用大模型开发自己的AI应用，希望能解决一些下不去手的问题。

开源大模型（Open Source Large Models）是指那些由开源社区或组织开发、维护和共享的大型软件模型。这些模型通常具有以下特点：开源：开源大模型的源代码是公开的，任何人都可以查看、修改和分发。这有助于促进技术的发展和创新。大型：这些模型通常具有较大的规模和复杂性，可以处理大量的数据和任务。例如，深度学习模型、自然语言处理模型等。社区支持：开源大模型通常由一个活跃的社区支持，社区成员