rasa RedisTrackerStore 连接哨兵

简介参考博客1:基于Tacotron汉语语音合成的开源实践参考博客2：Tacotron中文语音合成通过调研发现，针对TTS的开源项目主要是针对英文的。而中文方面资料相对较少。上面两个为本项目的主要参考，同时感谢乐于分享的博主。使用谷歌提出的Tacotron模型，进行真正端到端的TTS系统。以下是从头实现的步骤以及踩过的坑，正所谓前人栽树后人乘凉，操作步骤step1下载...

为了减小舍入操作对推理结果的精度影响，AI芯片有时会支持多种舍入模型(round mode)供编程人员选择，常见模式如下表，这一点正如cpu对软件编程舍入模式的支持。因为这是尾数，所以在计算这些二进制和0.5的关系的时候，也即转为10进制的时候，我们用每一位的权重乘以2^(-i)然后求和即可。对正数而言，多余位全为0则直接截尾，不全为0则向最低有效位进1；对负数而言，多余位全为0则直接截尾，不全为

预训练语言模型，如BERT，已被证明在自然语言处理(NLP)任务中非常有效。然而，在训练中对计算资源的需求很高，因此阻碍了它们在实践中的应用。为了缓解大规模模型训练中的这种资源需求，本文提出一种Patient知识蒸馏, 将原始(老师)模型变成同样有效的轻量级浅网络(学生)。以往的知识蒸馏方法：只使用教师网络的最后一层的输出。不同于之前的方法，本文中学生模型耐心地从教师模型的多个中间层中学习，以实现

关于tinyBERT论文的解读已经有很多文章了，本文仅仅说明数据增强的步骤。

本文说明了 如何对大型语言模型LLMs部署, 常见指标和参数 进行基准测试，以及测试的步骤。使用本指南，LLM应用程序开发人员和企业系统所有者将能够回答以下问题：测量LLM推理延迟和吞吐量最重要的指标是什么？针对LLMs应该使用什么基准测试工具？它们之间的主要区别是什么？如何使用来测试LLM应用程序的延迟和吞吐量？过去几年见证了生成式人工智能和大型语言模型LLMs的普及，作为更广泛的人工智能革命的

注意力机制，Attention

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