若将通用词汇表（如包含5万个词）压缩至专业领域词汇表（如5000个词），理论上可减少约90%的Embedding层参数。通过系统性应用词汇表精简、分词器定制和模型压缩技术，在专业领域场景下实现大模型参数规模的"瘦身"是完全可行的。在专业领域场景下，通过针对性优化大模型的词汇表、分词器和模型结构，确实可以实现参数规模的显著缩减而不损失专业能力。• 知识蒸馏：用专业领域数据微调教师模型，可将知识迁移至

而另一个原本就很小、只有 1-2B 参数但精度很高的“学生”BERT 模型，在。将原始的大参数量模型进行压缩或稀疏化（例如使用 MoE 架构），使其本身在存储时就倾。FP32大模型，并且在一定程度上牺牲了精度（相对于其小型/低比特版本的目标）的模型。个小参数量但能模拟其性能（即高精度）的“学生”模型。上小很多，但在部署时可以使用较低精度的数据类型来运行，从而实现类似的效果。涉及到对“模型尺寸”和“

网络环境不理想，经常在官方的linux安装脚本执行时卡住，其实主要是下载文件卡住，于是我想到了是否可以把其中下载的过程显化、分步，这样更可控，于是修改了官方的install.sh。只要在本地运行bash install.sh即可，在安装中会提示你手动下载指定的文件到指定的目录，手动下载后，回车继续执行。记住把 /home/xgocn/下载 改为你指定的下载目录。

本文系统介绍了AMD、Intel、NVIDIA等主流处理器架构及其互联技术，重点解析了CPU核心设计、内存带宽计算、NUMA架构优化及显卡互联方案。内容涵盖AMD Zen系列和Intel Xeon处理器的GMI/UPI互联带宽特性，内存类型（DDR/HBM）的性能差异，以及适用于大模型任务的高带宽配置策略。特别指出统一内存架构的局限性，强调分离式设计的必要性。通过对比不同平台的理论带宽和实际利用率

在Ubuntu 22.04系统中安装AMD GPU驱动和ROCm环境，以支持vLLM-ROCm框架。步骤包括：更新系统、安装必要内核模块、下载并安装AMDGPU驱动6.3.4版本、配置ROCm环境变量和动态链接库。随后创建Python 3.12虚拟环境，安装ROCm版PyTorch 2.7，并编译安装vLLM-ROCm框架。最后通过vLLM命令启动服务，加载模型进行推理。整个过程涉及多个依赖项的安

Redis官网推荐使用Linux安装redis。所以Linux安装redis来说超级简单。只需一行命令既可。这里就不做过多的解释。一、首先下载redis的Windows版本官网还没有Windows版本的，只能在这个GitHub上下载https://github.com/MicrosoftArchive/redis/releases选择下面msi或者zip.其中zip直接解压既可，msi安装到你某个

使用以太坊区块链构建去中心化游戏，游戏主题为三英占吕布，选择其中的角色铸造 NFT 与吕布进行战斗，通过简单的游戏规则逐步了解使用以太坊公共区块链创建去中心化游戏的方法。

Linux 开启热点需要使用 dnsmasq 服务，而这个服务使用 53 端口。但是 53 端口可能被占用，这是 dnsmasq 就会报错：Copyfailed to create listening socket for port 53: 地址已在使用下面给出该错误的解决方案。查看占用端口情况#终端命令查看端口占用：Copysudo netstat -anlp | grep -w LISTEN可

浏览:4570次 评论:0条 发表日期：2018-11-29 08:36:13作者：Tags：解决方案：从网上搜索了该问题，有的提示打sql server的补丁文件解决，但是其实不是这样的，第一，我的数据库之前根本没打过补丁，和现在安装的是同伴版的，应该不存在补丁的问题，并且打补丁也比较耗费时间，主要是软件里的账套都需要升级，所以没有尝试此方法。第二种方式是以管理员权限运行sql管理器，具体操作如

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