ChatGLM3-6B有3个参数可以设置。max_length：模型的总token限制，包括输入和输出的tokens。temperature：模型的温度。温度只是调整单词的概率分布。它最终的宏观效果是，在较低的温度下，我们的模型更具确定性，而在较高的温度下，则不那么确定。数字越小，给出的答案越精确。top_p：模型采样策略参数。每一步只从累积概率超过某个阈值 p 的最小单词集合中进行随机采样，而不

如果你需要自定义嵌入式容器的配置，可以在或中进行配置，或者通过编程方式进行配置。

你好，我是程序员贵哥。从今天开始，我们进入专栏的第二模块。通过这一模块的学习，带你一起夯实大规模数据处理的基础。首先，我将结合硅谷顶尖科技公司的(Best Practice) ，和你一起分享在设计分布式系统架构时，我们有可能会碰到哪些雷区？又有哪些必备的基础知识？在硅谷一线大厂所维护的系统服务中，我们经常可以看见SLA这样的承诺。例如，在谷歌的云计算服务平台Google Cloud Platfor

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从机器学习模型角度看，目前最简单的机器学习模型大概就是感知机了，而最火热的机器学习模型则是神经网络。人工智能领域几乎所有炫酷的东西都是神经网络的成果，有下赢人类最顶尖围棋棋手的AlphaGo、自动驾驶技术、聊天机器人、语音识别与自动翻译等。事实上，神经网络和感知机是一脉相承的，就像复杂的人体是由一个个细胞组成、复杂的大脑是由一个个神经元组成，而神经网络正是由感知机组成的。

最近几年，人工智能（AI）的风头俨然已经盖过大数据，成为各大互联网公司争相追捧的新“风口”。但当我们谈论人工智能时我们到底在谈什么？人工智能跟机器学习有什么关系？跟大数据又有什么关系？“高大上”的机器学习背后的数学原理是什么？所谓的人工智能，在技术层面很多时候就是指机器学习，通过选择特定的算法对样本数据进行计算，获得一个计算模型，并利用这个模型，对以前未曾见过的数据进行预测。如果这个预测在一定程度

经过前面的预习和上一期我们聊的，大数据技术主要是要解决大规模数据的计算处理问题，但是我们要想对数据进行计算，首先要解决的其实是大规模数据的存储问题。一般情况下，一台服务器上很少出现同时损坏两块磁盘的情况，在只损坏一块磁盘的情况下，如果能利用其他磁盘的数据恢复损坏磁盘的数据，这样在保证可靠性和性能的同时，磁盘利用率也得到大幅提升。可以在数据写入磁盘的时候，将数据分成N-1份，并发写入N-1块磁盘，并

模型微调，顾名思义，就是对模型微微做一些调整。为什么要做微调呢？如果可以的话，每个公司都想拥有一个属于自己的大模型。但是，现实比较残酷，训练一个大模型需要花太多的钱。按照一些大公司的说法，一个千亿参数的大模型，训练一次的成本大约需要几百万美元。这显然就超过一个普通公司承受的范围。虽然我们无法训练一个属于自己的大模型，但一个好消息是，我们可以做模型微调。大模型是构建于神经网络基础之上的，神经网络可以

Hugging Face 这个目前最知名的 AI 开源社区，它相当于程序员的 Github。它聚集了大量 AI 模型，对我们来说，它是一个值得挖掘的宝藏。调用 Hugging Face 的模型有两种方式，高层的管道方式，以及底层面对模型的方式。管道的方式更易用，而底层的方式则需要对大模型的处理流程有所了解。管道基本上就是对底层处理流程的封装。除了使用大模型生成文本之外，Hugging Face 上

这一讲我们讨论了一种需要在架构上做调整的工程实践：集中接入。它可以解决多账号的管理，从而解决了大模型服务的限流问题；通过多供应商的管理，我们就不必依赖于某家特定的供应商；大模型代理可以屏蔽不同的供应商之间的差异；它还可以统一地接口访问不同的模型；……应用只通过 OpenAI API 访问统一到接口，将大幅度简化应用端代码的编写，甚至可以让 LangChain 构建的一些抽象都失效。我们以 One