CodeLlama是 Meta 在今年 8 月 24 日推出的一款代码领域的开源大模型。它由 Meta 开源的Llama-2模型训练而来。在延续了Llama-2的训练框架和训练数据基础上，CodeLlama加入了更多的代码数据集，并基于三个不同的应用场景，设置了三种不同的模型，分别是 Base 模型、Python 模型和 Instruction 模型。

大模型AI席卷全球，推理创新的APP、场景落地越来越多。当训练达到一定阶段，推理必然会形成一个爆发。推理的产品要起来，必然要把推理的成本降到今天 1/ 10 甚至 1/100。此时该如何选好、用好 GPU ，进而影响推理成本？

Spot 实例，又被称为竞价实例、抢占式实例，是云服务提供商将数据中心内的闲置计算容量以动态变化的价格进行售卖的一种机制。Spot 实例在性能上与标准的按需实例（On-Demand Instance）并无二致，但价格却能提供高达 50%～90% 的折扣。而低价的代价是，当云服务商需要收回这些容量以满足按需或其他更高优先级用户的需求时，这些 Spot 实例可能会被中断。Spot 实例的发展反映了云计

Groq: 为AI推理而生的性能之王！

MiniMax-M2 是一款轻量、快速且极具成本效益的（230B 总参数，10B 激活参数）。它在保持强大通用智能的同时，专为任务进行了深度优化，提供了开发者期待的端到端工具使用性能。同时，在全球权威测评榜单 Artificial Analysis 中总分位列全球前五。MiniMax-M2 支持，最大输出 tokens 数为 128K。价格方面，其 API 定价为每 100 万 tokens 输入

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刚刚，现在，你可以到 PPIO 官网在线体验 DeepSeek-OCR，或将模型 API 接入 Cherry Studio 等第三方 AI 应用或你自己的 AI 工作流中。在线体验地址：开发者文档：DeepSeek-OCR 模型的创新点是什么？一张包含文档文本的图像可以用远少于等效数字文本的 token 数表示丰富信息，这表明通过视觉 token 进行“光学压缩”有望实现更高的压缩率。

​连续三周，DeepSeek霸屏科技圈热搜。从帮程序员Debug到给大学生讲高数，这个「六边形战士」展现的惊人智慧，让人几乎忘记——AI的流畅应答背后，需要多强大的支撑。而Dify 是一家致力于通过低代码技术降低AI应用开发门槛。我们为开发者和企业提供可视化协作平台。平台采用先进的LLM技术架构，支持主流开源模型与云厂商接口的无缝对接。通过可视化工作流设计和API管理功能。现在登录Dify平台，开

近期 AI 圈正在流行一个新的概念——Context Engineering（上下文工程），它被 AI 专家安德烈·卡帕西称为“在上下文窗口中填充下一步所需的恰到好处的信息的精细艺术与科学”。上下文工程的前提是大模型充足的上下文窗口。如果梳理大模型的上下文窗口会发现，在闭源模型阵营中，GPT-4-Turbo、GPT-4o 都支持 128k 上下文窗口，Gemini 1.5 Pro 也以 128k

如果要增加新的端口映射，传统的方法是停止容器并重新启动它，这样可能会导致服务中断，这在生产环境中是不可接受的。这种方式可以彻底给容器增加端口映射，但同时也有副作用，就是本机的所有容器都因 dockerd 的重启而被迫停止，如果容器没有配置自动启动，那么即使 dockerd 启动后，容器也不会自动启动。在Docker 中，容器内部的端口和宿主机的端口是通过端口映射来关联的。对于需要频繁更改端口映射的