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大模型训练和推理

大模型训练moe是指混合专家(Mixture-of-experts,简称MoE)的,这是一种用于提高大型神经网络性能的技术,它可以将模型的一部分替换为多个专家,每个专家只负责处理一部分输入数据,从而增加模型的参数量和表达能力,同时减少计算量和训练时间。指令可以作为模型的输入的一部分,也可以作为模型的输出的一部分,具体取决于任务的类型。上下文扩展技术的,这是一种用于提高大型语言模型(LLM)对长文本

#深度学习#人工智能
数据库管理学习笔记(一)——实体关系建模

文章目录一、实体关系建模1.概念(1)实体、关系和属性(2)约束2.ER图绘制3.实体关系模型存在的问题(1)Fan Traps(2)Chasm Traps二、增强实体关系建模1.Specialization/Generalization(1)Superclasses and Subclasses(超集和子集)(2)ER图画法(3)泛化/特化的约束2.Aggregation3.Compositio

#数据库#uml
LlamaIndex——RAG概述

目前,以下组件是 Transformation 对象:文本分割器、节点解析器、元数据提取器、Embeddingsmodel(查看我们支持的嵌入列表)。除了这些模块,我们可以自定义转换操作,例如import re],

#人工智能#python
LlamaIndex——高级检索/查询

self,) -> None:else:每个响应合成器都继承自 llama_index.response_synthesizers.base.BaseSynthesizer。基本 API 非常简单,这使得可以轻松创建自己的响应合成器。下面我们展示了init() 函数,以及每个响应合成器必须实现的两个抽象方法。基本要求是处理查询和文本块,并返回字符串(或字符串生成器)响应。

#python#人工智能
剪枝综述论文阅读:Methods for Pruning Deep Neural Networks

文章目录一、摘要以及概述二、三、四、论文链接:Methods for Pruning Deep Neural Networks一、摘要以及概述二、三、四、

#深度学习
GCP学习笔记(三)——存储和安全

Google Cloud Platform (GCP) 提供强大且可扩展的网络基础设施来支持各种云服务和应用程序。GCP 网络旨在提供高性能、安全性和可靠性。虚拟私有云 (VPC):VPC 是 GCP 内逻辑隔离的全球网络,允许您创建和管理虚拟机实例、容器和其他资源。每个VPC都与一个IP地址范围相关联,并且可以进一步划分为子网。子网:子网是 VPC 的细分,使您能够隔离网络资源。您可以指定子网的

#云计算
MLops学习

Terraform 的核心思想是将基础设施的定义与实际的基础设施状态保持同步,实现可重复、可管理的基础设施管理。GitHub Actions中的CI的主要目标是确保新的代码变更能够顺利地集成到主代码库,并且通过运行测试和其他验证步骤来确保代码质量。通过一个简单的YAML文件,可以配置应用程序的服务、网络和卷,并使用docker-compose命令启动、停止和管理整个应用程序的生命周期。通过使用不同

#人工智能#机器学习
计算机视觉(二)——深度学习进阶

文章目录一、多输入多输出网络1.多标签分类2.多输出分类(1)数据预处理(2)网络结构(3)loss二级目录三级目录本篇内容主要是多输入多输出网络、卷积神经网络进阶、自动机器学习注:本文内容及代码均转自 pyimagesearch一、多输入多输出网络在卷积神经网络训练中,有时需要输出多个不同类别的特征,例如同时获得颜色和物品类别,更详细地来说判断这是个蓝色牛仔裤还是红色衬衫。这是使用多标签分类或者

#神经网络#tensorflow
Coursera自动驾驶1.5——纵向控制和横向控制

自动驾驶——汽车纵向控制和横向控制

#自动驾驶
IBM Machine Learning学习笔记(二)——Supervised Learning: Regression

文章目录一、Introduction to Supervised Machine Learning1.Introduction to Supervised Machine Learning2.Linear Regression二级目录三级目录一、Introduction to Supervised Machine Learning1.Introduction to Supervised Machi

#机器学习
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