龙蜥号称与CentOS完全二进制兼容欧拉一直没有如此宣称过龙蜥社区OpenAnolis 龙蜥操作系统开源社区​编辑https://openanolis.cn/download龙蜥8.6 阿里云镜像源下载​编辑https://mirrors.aliyun.com/anolis/8.6/isos/QU1/x86_64/?龙蜥 7.9 啊阿里云镜像源​编辑https://mirrors.aliyun.c

‌：麒麟v10（全称为kylin Linux desktop v10 sp1系统，即银河麒麟桌面操作系统V10 SP1）是一个基于Linux的操作系统。‌：该系统由国内软硬件厂商共同维护及做软硬件生态建设，主导市场是政务国产化替代原本的安卓及linux嵌入式市场，以及部分桌面嵌入式市场。，而有的版本则是基于Linux5.4内核或Ubuntu LTS版本长期演进。麒麟v10是基于Linux的一个发行

指令微调是一种在带有指令提示和相应输出的标记数据集上微调大模型的技术。通过提供一组概述所需操作的指南或指令，使预训练模型适应执行特定任务。能提高模型在特定任务上的性能，还能在总体上提高遵循指令的能力，有助于调整预训练模型用于实际应用。指令微调是用于调整预训练基础大模型以适应下游任务的一种微调技术。通用大模型可以出于各种目的进行微调，从风格定制到补充预训练模型的核心知识和词汇，再到针对特定用例优化性

供应商集成完成后，接下来为供应商下模型的接入。我们首先需要确定接入模型的类型，并在对应供应商的目录下创建对应模型类型的module。llm文本生成模型文本 Embedding 模型rerankRerank 模型语音转文字tts文字转语音moderation审查依旧以Anthropic为例，Anthropic仅支持 LLM，因此在创建一个llm为名称的module。对于预定义的模型，我们首先需要在l

接下来，我将 70% 的数据分为训练集，将 30% 的数据作为测试集。你在大多数情况下用的都是可信的实现，但是如果你真的想要更深入地了解背后发生了什么，从头实现算法是很好的练习。在这两种情况中，决策边界都是线性的。现在权重对我们来说意义不大了，但是我们在测试感知器时还要再使用这些数值，以及用这些权重比较我们的模型和 scikit-learn 的模型。若点积「f」大于 0，则预测值为 1，否则，预测

FP16格式，即16位浮点数（float16），相比于32位浮点数（float32），内存占用减少了一半，这在大规模深度学习应用中具有显著优势。然而，FP16格式也有其固有的缺点，即较低的精度，可能导致在某些情况下出现数值不稳定或精度损失的情况。在INT8量化中，模型的权重和激活值会经过一个量化过程，包括缩放和偏移，以尽可能保留原始浮点数的信息。量化通过减少每个参数的位数，可以显著减小模型的大小，

ChatGPT已经改变了我们与AI的互动方式。人们现在将这些大型语言模型（LLMs）作为主要的个人助手来进行写作、头脑风暴甚至咨询。然而，这些LLMs的问题在于，它们的表现只能和它们接受的训练数据一样好。例如，如果一家公司想要向ChatGPT查询一份内部文件，ChatGPT可能无法理解它。此外，它的知识可能不是最新的，而且容易产生幻觉。为了解决这个问题，我们可以在我们的数据上对这些LLMs进行微调

主要用到了nvidia-smi和top命令。

GPT-4还没吃上，谷歌的GeMini来了；文字生成还没弄懂，生成视频的Sora又火了。这几天，号称世界最快的大模型Grop又刷屏了，号称比GPT-4快18倍，每秒输出500token。经过这一年不停对认知的刷新，你会发现——本文的主角Groq，这完全是杀出来的一匹黑马。最关键的是——外国网友把Groq和GPT-4、Gemini进行了对比；在速度上，Groq完全碾压两者，在输出速度上比Gemini

分类和聚类机器学习最常用的应用场景，分类和聚类都是对数据的分组，我们刚接触的时候，很容易混淆这两个应用的概念，觉得分类就是聚类，其实他们有很多的不同。分类是我们知道有哪些组，然后对数据进行判断，判断这些数据到底是预先知道的那些组。举个很简单的例子，比如我们在军训排队时要求男生一组，女生一组，这就是一种分类，我们提前知道要分那些组，然后通过一种算法对输入的数据判定，来分类到已知的类别下，这个就是分类