Mooncake 这篇论文核心是为了解决 GPU 资源有限且请求文本较长的场景，提出的 early-rejection 方案可以参考一下。具体实际应用场景下的大模型推理分布式部署，还需要结合业务情况来具体优化，但是常见的优化手段，如 kv cache 量化、P 到 D 按 layer 传输、prefix cache 命中率提升这些都是必须的。另外包括异构场景下，P 和 D 不同的分布式配置，会引入

本文中对比的三款显卡显存容量不同。P40和Titan RTX拥有24GB显存，而RTX A3000为12GB。选择时需根据您要运行的模型大小（尤其是量化后的大小）来决定12GB是否足够。在选择用于大模型本地推理的显卡时，显存容量、计算性能、功耗和使用便利性是关键考量因素。这三款拥有大显存的专业/高性能显卡进行详细对比，帮助您做出明智的选择。

1、android手机上安装一款APP：IP摄像头，app的图片如上图Android的下载地址：http://app.mi.com/details?id=com.shenyaocn.android.WebCam点击下方的“打开IP摄像头服务器”（连上wifi，确保电脑与手机处在同一局域网内）,通过app 获取ip地址，帐号密码2、conda安装或者pip...

在保险外呼中，重复的福利活动、保单推销被秒挂断……在通话中，坐席代理实时分析用户语气、提问内容，当探测到用户不悦，则不会继续傻瓜式推荐，快速播放结束语。基于此，容联云打破传统语音交互的局限，依托大模型技术与金融业务逻辑的深度融合，推出「大模型语音坐席代理」，以“更懂金融、更懂客户”为核心，让Agent真正成为金融营销服中的“金牌坐席”容联云坐席代理能够识别用户负面情绪，自动切换分期策略话术，在传递

内容介绍这篇博客主要面向对Bert系列在Pytorch上应用感兴趣的同学，将涵盖的主要内容是：Bert系列有关的论文，Huggingface的实现，以及如何在不同下游任务中使用预训练模型。看过这篇博客，你将了解：Transformers实现的介绍，不同的Tokenizer和Model如何使用。如何利用HuggingFace的实现自定义你的模型，如果你想利用这个库实现自己的下游任务，而不想过多关注其

同样通过调用第三方大模型获取每个类别（菜品）的简介以及对应的食谱，这类数据在全参数训练或微调时能够保持模型的基本语言理解能力以及增强泛化能力，在构建训练数据时按比例加入可提升训练效果。干锅土豆片的做法步骤如下：1. 土豆去皮后切成均匀薄片，用清水冲洗去多余淀粉，沥干备用。2. 锅中倒入适量油，放入花椒和干辣椒，小火慢炸出香味，不要炸糊。3. 下土豆片，大火翻炒至表面微微焦黄，土豆片变软。4. 淋入

今天要给你们介绍一个超实用、超硬核的项目——！这个由开发者Haris Musa打造的开源神器，简直是Excel爱好者和AI开发者的福音！无需安装Microsoft Excel，就能用AI轻松搞定Excel文件的创建、编辑和数据分析，话不多说，赶紧来看看它的魅力吧！

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前言本次将要介绍的是Allennlp框架，这是一个基于Pytorch，面向深度学习中的自然语言处理领域的框架，提供了众多的新兴算法和预训练模型，只需要简单的几行代码就可以完成很棒的功能。本次教程，通过示例代码来讲解不同模块的使用方法和原理，希望通过本篇博文，大家能够顺利使用上Allennlp，因为相比纯手动撸Pytorch，Allennlp真的能够加速Idea的实现。参考论文：AllenNLP:

目前能想到的一种自动标注方法是先训练一个检测效果较好的模型，然后使用这个模型对需要标注的图片进行检测，将检测到的BBox写入到标注文件中。使用时修改模型配置文件的路径。python脚本文件下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_43019451/12836771。在训练目标检测时，标注数据是一项简单而又浪费时间的事情，如果能够自动标注数据将可以高效的扩