基于上述策略，丰语8B模型通过混合精度训练将显存占用从224GB降至80GB以内（A800单卡可承载），同时通过损失缩放和精度分层，保证预训练精度与FP32训练基本一致。并行优化通过“拆分模型或数据”，将大模型训练/推理任务分配到多GPU上执行，突破单卡显存与计算能力限制，核心分为四类并行方式。，在保证模型收敛精度的前提下，降低显存占用、提升计算吞吐量，解决大模型训练的硬件资源限制。将模型按层（或

优化性能，支持流处理（微批模式）、机器学习（MLlib）、图计算（GraphX）等多种场景。（Native Streaming），并通过流模型模拟批处理。如需进一步了解技术细节或代码示例，可参考各框架的官方文档及上述引用来源。，支持分布式训练与推理。TensorFlow 是。

本方案通过混合架构实现了精度与效率的平衡，经内部测试，中文场景下WER相对基线系统降低22%，推理耗时减少35%。建议根据实际业务需求调整模型权重分配策略，并持续优化领域自适应模块。

以下为你介绍几种常用的中文开源 Embedding 模型，以及它们的输入输出调用方式和代码示例。

以下将详细介绍 Milvus 向量数据库中保存（插入）、删除、查询（query和search）操作的输入输出参数，并给出代码示例。

在人工智能和大模型蓬勃发展的今天，向量数据库凭借其高效的高维数据检索能力，成为语义搜索、RAG（检索增强生成）、推荐系统等场景的核心基础设施。向量数据库专门用于存储和查询向量，这些向量通常来自对文本、语音、图像、视频等非结构化数据的向量化处理。与传统数据库不同，向量数据库能够处理更多非结构化数据，并通过专门的索引（如k - nn索引）提供向量相似性搜索，还具备管理矢量数据及其他数据类型、工作负载管

ReferencesWizardWizard 开源文档管理系统JitaminJitamin禅道Zentao

以下为你介绍几种常用的中文开源 Embedding 模型，以及它们的输入输出调用方式和代码示例。

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在 Milvus 中，相似度度量方法用于衡量向量之间的相似程度，不同的度量方法有不同的特点、优缺点和适用场景。以下是对 Milvus 中常见相似度度量方法的详细介绍以及对应的search参数示例。