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Transformer神经网络模型是一种深度学习模型,其中包含了自注意力机制和分层位置编码。它从简单的结构中提取抽象的表示,用于解决认知任务,如自然语言处理,机器翻译,文本分类和语音识别。Transformer模型的工作原理是将输入序列(如一段文本)编码为内部表示,然后使用自注意力机制进行处理,以生成输出序列(如语义分析)。本文旨在介绍Transformer神经网络模型的实现原理,包括它的结构,自
在k8s里面,每个Pod都会被分配一个单独的IP地址,但这个IP地址会随着Pod的销毁而消失,重启pod的ip地址会发生变化,此时客户如果访问原先的ip地址则会报错;Service (服务)就是用来解决这个问题的, 对外服务的统一入口,防止pod失联,定义一组pod的访问策略(服务发现、负载均衡);一个Service可以看作一组提供相同服务的Pod的对外访问接口,作用于哪些Pod是通过标签选择器来
在k8s里面,每个Pod都会被分配一个单独的IP地址,但这个IP地址会随着Pod的销毁而消失,重启pod的ip地址会发生变化,此时客户如果访问原先的ip地址则会报错;Service (服务)就是用来解决这个问题的, 对外服务的统一入口,防止pod失联,定义一组pod的访问策略(服务发现、负载均衡);一个Service可以看作一组提供相同服务的Pod的对外访问接口,作用于哪些Pod是通过标签选择器来