该项目旨在为各种大语言模型（LLM）在生产环境中的部署和可观测性提供一个标准的解决方案，用最简单直接的方式把大语言模型（LLM）部署到云端或本地，并且可以放心地用于生产环境中，此外还提供了进一步的能力来让用户更加方便地基于大语言模型（LLM）构建更强大的 AI 应用。OpenLLM是一个用于在生产环境中操作大型语言模型（LLM）的开放平台，它可以轻松地微调、服务、部署和监控任何LLM。

PowerJob 的容器技术允许开发者开发独立于 Worker 项目之外 Java 处理器，简单来说，就是以 Maven 工程项目的维度去组织一堆 Java 文件（开发者开发的众多脚本处理器），进而兼具开发效率和可维护性。该容器为 JVM 级容器，而不是操作系统级容器（Docker）。工作流描述了任务与任务之间的依赖关系，比如我现在有 A、B、C、D 四个任务，我希望 A 任务运行完毕后才开始运行

本文从创建仓库开始到发布第三方包后到使用第三方包，这样我们就可以跨项目使用啦。填写标签号(常规格式是 x.y.z)例如我的v0.0.1,填写发表的标题，一般是项目名，填写简介。点击 左下方的publish release，进行发布，发布完成后会自动跳转到如下图所示的发布栏。注意这里的函数名ReadNumber，首字母必须大写！1.输入仓库的名字，我这里输入simpleExample，用来做演示。注

一个简单易用的java日志系统，解放你的日志查询困难问题，方便快速追踪问题，安装配置简单，性能优秀 演示视频地址：https://v.qq.com/x/page/g3308uxlcnw.html。

在如何有效地测试Go代码一文中，我们谈论了单元测试，针对它的两大难点：解耦、依赖，提出了面向接口、mock 依赖的解决方案。同时，该文还讨论了一些 Go 领域内的实用测试工具，欢迎读者阅读。单元测试关注点是代码逻辑单元，一般是一个对象或者一个具体函数。我们可以编写足够的单元测试来确保代码的质量，当功能修改或代码重构时，充分的单元测试案例能够给予我们足够的信心。单元测试之上是开发规范。

survey 可以让你方便的在终端上构建交互式和可访问提示的应用，支持ANSI。

本文主要使用 Ginkgo[2] 、gomock[3] 、Gomega[4] 工具来实现单元测试，之前不了解的同学，可以先熟悉一下相关文档。第一条命令是获取 ginkgo 并且安装 ginkgo 可执行文件到 $GOPATH/bin–- 你需要在你电脑中把 $GOPATH 配置上，并配置上它。第二条命令安装了全部 gomega 库。Ginkgo 与 Go 现有的测试基础设施挂钩，可以使用 go t

本文档的目的是向用户介绍Alluxio存储和 在Alluxio存储空间中可以执行的操作背后的概念。与元数据相关的操作 例如同步和名称空间，请参阅 [有关命名空间管理的页面] (…/…/en/core-services/Unified-Namespace.html)Alluxio在帮助统一跨各种平台用户数据的同时还有助于为用户提升总体I / O吞吐量。Alluxio是通过把存储分为两个不同的类别来实

通过分析学生的学习数据，人工智能可以为学生量身定制适合其学习需求的教学内容，包括但不限于个性化的习题、阅读材料和学习路径。该系统可以根据学生的学习进度、能力和偏好，动态调整教学内容和难度，为学生提供最适合其当前学习状态的学习资源。平台将学生的学习数据输入到大语言模型中，模型根据学生的数据生成-个性化的学习内容和路径。学生按照平台推荐的学习内容和路径进行学习，平台持续收集学生的学习数据，并根据数据调

chatgpt已经成为了当下热门，github首页的trending排行榜上天天都有它的相关项目，但背后隐藏的却是openai公司提供的api收费服务。作为一名开源爱好者，我非常不喜欢知识付费或者服务收费的理念，所以便有决心写下此系列，让一般大众们可以不付费的玩转当下比较新的开源大语言模型bloom及其问答系列模型bloomz。bloom是一个开源的支持最多59种语言和176B参数的大语言模型。