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多数企业的大模型初步应用场景为:知识库、智能客服等。该部分场景主要使用和技术。两者在使用中,又经常。笔者现将学习相关技术过程遇到的信息整理成文。相应的使用流程如下:底模选择 => Lora微调 => Rag增加 => 业务使用接下来,将通过Windows环境,实验整个流程。说明:该文章依据上述两个github开源工程实践,有能力者可直接按照github的教程操作。

本文介绍一种快速在Linux服务器(windows使用wsl也可以)上部署大预言模型(含知识库)的方式。

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根据自己的flink版本,下载对应的 flink-sql-connector-kafka jar包。命令,用户宿主机和docker容器文件传输。确保有一个可用的kafka,如果没有,可以五分钟内,Docker搭建一个。将下载的jar包,分别在jobmanager,taskmanager。顾名思义,用于连接flinksql和kafka。并且通过python,简单写一个生产者。可以看出,我的版本是1.

提供一种简单的基于gpt快速生成ppt的方式。

Series、DataFrame(pandas)和ndarray(numpy)三者相互转换笔者从事数据分析的工作,经常会用到pandas和numpy,虽然使用了很久,但仍有部分疑惑,现抽个时间好好梳理下。下文将从是什么(what),怎么做(how)两个角度进行说明。老规矩,talk is cheap, show me the code.Ⅰ. What1.1 numpy.ndarraynumpy.n
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如图,当点击gitlab账户登录的时候,只显示server和token,而没有账号选项。期望通过账号密码登录。插件 - GitLab - 禁用即可。

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