文章目录第三部分、创建hadoop用户第三部分、创建hadoop用户1、创建一个名字为hadoop的普通用户[root@bigdata-senior01 ~]# useradd hadoop[root@bigdata-senior01 ~]# passwd hadoop2、 给hadoop用户sudo权限注意：如果root用户无权修改sudoers文件，先手动为root用户添加写权限。[root@

CPM全称Chinese Pretrained Model，Bee是该系列模型的第二个里程碑版本。CPM-Bee模型是基于CPM-Ant模型继续训练得到。后者是2022年5月到9月训练的大语言模型。而CPM-Bee则是从2022年10月13日开启训练，相比之前，模型在很多任务上做了优化，包括文字填空、文本生成、问答等。这是一个基于transformer架构的自回归模型，在高质量的中英文数据集上训练

本篇文章共 25027 个词，一个字一个字手码的不容易，转载请标明出处：预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT - 二十三岁的有德本文的主题是预训练语言模型的前世今生，会大致说下 NLP 中的预训练技术是一步一步如何发展到 Bert 模型的，从中可以很自然地看到 Bert 的思路是如何逐渐形成的，Bert 的历史沿革是什么，继承了什么，创新了什么，为什么效果那么好，

非必需（纯 CPU 推理），若 GPU 加速可选 4GB+ 显存（如 GTX 1650）: 24GB+ 显存（如 A100 40GB 或双卡 RTX 3090）: 多卡并行（如 2x A100 80GB 或 4x RTX 4090）: 16GB+ 显存（如 RTX 4090 或 A5000）: 推荐 8GB+ 显存（如 RTX 3070/4060）: 3GB+ 存储空间（模型文件约 1.5-2GB

用Rag技术搭建一个本地的个人助手，使用的是AnythingLLM+DeepSeek的组合。体验下来，这个只能作为或体验之类的，很难真正实现一个工程性需求。

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CPM全称Chinese Pretrained Model，Bee是该系列模型的第二个里程碑版本。CPM-Bee模型是基于CPM-Ant模型继续训练得到。后者是2022年5月到9月训练的大语言模型。而CPM-Bee则是从2022年10月13日开启训练，相比之前，模型在很多任务上做了优化，包括文字填空、文本生成、问答等。这是一个基于transformer架构的自回归模型，在高质量的中英文数据集上训练

通过上述的讲解，对图像预训练做个总结（可参照上图）：对于一个具有少量数据的任务 A，首先通过一个现有的大量数据搭建一个 CNN 模型 A，由于 CNN的浅层学到的特征通用性特别强，因此在搭建一个 CNN 模型 B，其中模型 B 的浅层参数使用模型 A 的浅层参数，模型 B 的高层参数随机初始化，然后通过冻结或微调的方式利用任务 A 的数据训练模型 B，模型 B 就是对应任务 A 的模型。这其实是

@【toc】Docker-Compose 简介Docker-Compose 项目是Docker官方的开源项目，负责实现对Docker容器集群的快速编排。Docker-Compose 项目由 Python 编写，调用 Docker 服务提供的API来对容器进行管理。因此，只要所操作的平台支持 Docker API，就可以在其上利用Compose 来进行编排管理。Docker-Compose 用来实现

对于像 BERT 这样亿级参数的小语言模型，选择 ml.m5.xlarge 这类更便宜的实例就足够了，其每小时成本仅为 0.23 美元，全天只合约 5 美元。Meta 发布了 LLaMA ，一个具有数十亿参数的大语言模型，且性能优于 GPT-3。而且虽然开源大模型的托管比较复杂，但像 BERT 这类亿级参数的小语言模型在特定任务上仍是个很好的选择。也就是说，在 AWS 上托管像 Flan-UL2