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Dify本地部署教程

如果遇到这个错误:Error response from daemon: Get “

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#人工智能
面试150 寻找旋转数组中的最小值

初始设定左右指针 left 和 right,循环条件为 left < right,每次取中点 middle。如果中点值大于右端值,说明最小值一定在右半部分,左指针移动到 middle + 1;否则说明最小值可能在左半部分甚至是 middle 本身,因此右指针移动到 middle。循环结束时,left == right,即为最小值所在的位置。直接return min(nums)即可。

ModelSlim模型压缩工具

困难挑战:模型部署成本高,为追求50ms以内的极致性能,量化逐渐成为LLM模型的刚需工具能力:提供低成本、高精度量化的最佳实践;支持w8a8/w816/w4a16/ KVcache int8 的系统性、自动化量化压缩,精度损失<1%

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#昇腾
MindIE介绍

昇腾推理引擎:快速迁移、高效压缩、调试调优、服务对接。

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#MindIE#昇腾#华为
数据结构--链式循环队列

题目要求循环链表队列假设以带头点的循环链表表示队列,链表长度为n,设置头指针和尾指针,试编写相应的队列初始化、入队和出队的算法;实现要求:1、输入循环链表长度n;2、入队m个元素;3、打印队列中所有元素;4、出队k个元素;5、打印队列中的元素;6、销毁队列。范例输入:861 2 3 4 5 63输出:1 2 3 4 5 64 5 6知识简介队列的定义:只允许在一段进行插入操作,在另一端进行删除操作

#链表#数据结构
LLM基础面

1**.可以利用大量的无标注数据来训练一个通用的模型,然后再用少量的有标注数据来微调模型,以适应特定的任务**。这种预训练和微调的方法可以减少数据标注的成本和时间,提高模型的泛化能力;目前的Large LM的训练范式还是在大规模语料上做自监督学习,很显然zer0-shot性能更好的decoder-only架构才能更好的利用这些无标注的数据。,例如如何理解和控制模型的行为、如何保证模型的正确性和稳定

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#人工智能#nlp#深度学习 +1
Dify平台搭建面试机器人

Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务(Backend as Service)和 LLMOps 的理念,使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员,也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。由于 Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈,包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎、稳健的

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Monkey OCR简单介绍

最近看论文看到一篇多模态大模型相关的,《MonkeyOCR: Document Parsing with aStructure-Recognition-Relation Triplet Paradigm》是一种基于构造-识别-关系三元组范式的文档分析模型。

Ragflow服务器上部署教程

控制台出现相关日志,无报错,通过http://ip地址即可进行访问,出现以下地址即说明成功。首先修改镜像的内容,我们这里修改为v0.18.0。如果服务器有配置Dify,.env文件的。主要修改端口的相关映射。

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#服务器#运维#RAG
MindIE介绍

昇腾推理引擎:快速迁移、高效压缩、调试调优、服务对接。

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#MindIE#昇腾#华为
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