Pipeline 并行（流水线并行）：将模型的不同层分布在多个设备上，形成一个处理流水线，这样每一部分只需要存储和处理模型的部分参数。张量并行：针对大规模张量操作，将其分解并在多个GPU上并行执行，例如，对于大的矩阵乘法操作，可以将矩阵沿某一维度切分后在多GPU上进行并行计算。混合并行：结合数据并行与模型并行，根据模型结构特点灵活应用。

初识ComfyUI的工作界面，是一个非常朴素的工作场景，它的工作区域被几个用不同颜色连接起来的功能组件占据，这些组件就是”节点“。按住鼠标左键可以对场景进行平移，滚动滑轮可以对场景进行缩放。

通用大模型技术快速发展，但很多传统行业推进得并不快。对企业而言，大模型应用需要综合考虑专业性、数据安全、持续迭代和综合成本等多种因素。针对这些现实情况，腾讯集团提出重点发展行业大模型的理念。本文基于一线大量实践反馈，做出系统归纳总结，呈现行业大模型发展真实情况，厘清关键争议和困惑问题。真正解决用户需求、距离场景和数据更近的企业，将拥有大模型的未来。

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Naive RAG（基于检索的增强生成）应用主要是在整合自身知识库的基础上，提升大型模型的性能，以产出更精准、即时和丰富的行业内容或定制化信息。信息转换：{“英文关键词”: [“bicycles”, “invention”, “timing”], “中文关键词”: [“自行车”, “发明”, “时间”]}。用户输入示例：“请用2000字的篇幅详细说明，我的问题是，自行车是什么时候发明的？因此，我们

最近在国内的8个矿井发生了同一件新鲜事——煤矿工人不用下井，而是在地面上作业，不仅工作环境更舒适，而且极大地减少了安全事故。覆盖煤矿的采、掘、机、运、通、洗选等业务流程下的1000多个细分场景，减轻煤矿工人的工作强度，华为云盘古矿山大模型游刃有余。在银行，排队办理业务的人为什么少了？因为华为云盘古金融大模型可以对银行的各种操作、政策、案例文档进行预训练，根据客户的问题，为柜台工作人员自动生成流程和

这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。让我们将 AFLOW 的优化过程比作探索一道新佳肴的旅程，就像精心调配食材一样，AFLOW 也在逐步调整工作流程，直至呈现出最令人满意的结果。AFLOW 的目标是在特定任务中，寻找表现最佳的工作流程，这些任务可能包括解决数学问题、根据需求编写代码，或是进行长文本的多步骤推理。短期内

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