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我们通过量化技术将高精度表示的预训练模型转换为低精度的模型,从而在避免过多损失模型性能的情况下减少显存占用并加速推理,我们希望低精度数据类型在有限的表示范围内尽可能地接近高精度数据类型的表示,因此我们需要指定量化位数。当我们基于预训练模型训练好 LoRA 适配器后,我们不希望在每次推理的时候分别加载预训练模型和 LoRA 适配器,因此我们需要将预训练模型和 LoRA 适配器合并导出成一个模型,并根
Ollama是现在比较流行的大模型部署方案,其本质是基于docker的容器化技术。Ollama主要针对主流的LLaMA架构的开源大模型设计,并且已被LangChain、Taskweaver等在内的多个热门项目高度集成。同时ollama提供了openAI兼容的api,可以最大限度的减少理解和开发成本。
在使用Python编写或运行时,有时会遇到类似于ImportError: libstdc++.so.6: version GLIBCXX_3.4.29’ not found`的错误。这个错误通常与系统缺少某个特定的库文件相关。
从第一篇真正意义上的深度学习方法语义分割模型FCN说起,语义分割发展了不足六年的时间,经典的SegNet,Deeplab系列,DenseASPP等等,再到近些年来研究热点的NAS方法。一些轻量化语义分割算法,如DFANet、BiSeNetV1,采用了轻量化backbone来减少计算量,但它们都是直接使用为分类任务设计的backbone,无法充分发挥在语义分割领域中的性能。可以通过考虑像素之间的先验
Ubuntu 20.04是继Ubuntu 18.04 LTS之后的下一个长期支持(LTS)版本,从Ubuntu 20.04开始系统不再预装python2。如果我们有一些老旧的代码需要运行,可以在新版的Ubuntu系统上自行安装python2。如果需要的话,可以将python2。
LangChain 是一个开源的基于 LLM 的上层应用开发框架,LangChain 提供了一系列的工具和接口,让开发者可以轻松地构建和部署基于 LLM 的应用 。LangChain 围绕将不同组件“链接”在一起的核心概念构建,简化了与 GPT-3.5、GPT-4 等 LLM 合作的过程,使得我们可以轻松创建定制的高级用例。通过上面的概念,我们可以看到 LangChain 实际上是基于大语言模型上
在PyTorch中使用CUDA,。: 首先,确保你的GPU支持CUDA。你可以在官方CUDA支持列表上查找你的GPU型号。或者直接命令行nvidia-smi进行查看。: 下载并安装与你的GPU型号匹配的CUDA Toolkit。你可以从NVIDIA官网下载。在安装期间,可以选择安装适用于你的系统的CUDNN库。: cuDNN是NVIDIA的深度神经网络库,可以加速深度学习任务。在CUDNN下载页面
软件定义网络(Software-defined Networking,简称SDN)技术是一种网络管理方法,它,提高了网络性能和管理效率,使网络服务能够像云计算一样提供灵活的定制能力。SDN将网络设备的与解耦,通过。

在介绍K8S之前,先来看看服务器的演变过程:物理机时代、虚拟机时代、容器化时代。
CentOSCentOS是Community ENTerprise Operating System的缩写,是一款基于Red Hat Enterprise Linux(RHEL)源代码的开源操作系统。它的目标是提供一个稳定、可靠的服务器操作系统,适用于企业级应用和服务器环境。UbuntuUbuntu是一款基于Debian的开源操作系统,注重用户友好性和桌面应用程序。它被广泛用于桌面和云计算领域,以