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本文介绍了基于LLama-Factory框架使用LoRA算法微调Deepseek大模型,并通过FastAPI提供HTTP接口的完整流程。文章首先对比了SFT、RLHF和RAG三种模型优化方法的特点与适用场景,重点阐述了LoRA微调算法的低秩分解原理和计算优势。随后详细说明了使用Docker Compose部署LLaMA-Factory的环境搭建步骤,包括配置镜像源、GPU支持和数据卷挂载等关键配置
大数据面试之Hadoop1.Hadoop1.1 架构模型1.1.1 1.x的版本架构模型1.1.2 2.x的版本架构模型1.2 有哪些角色?每个角色的功能?1.3 Hadoop的shuffle过程1.4 Hadoop调优1.5 combiner和partition的作用1.6 Hadoop 3.X 新特性说明,感谢亮哥长期对我的帮助,此处多篇文章均为亮哥带我整理。以及参考诸多博主的文章。如果侵权,
(3)实时系统设计方法(Design Approach for Real -Time System,DARTS)。(2)属性驱动的软件设计方法(Attribute -Driven Design,ADD)。(1)随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)。⑩同步动态随机存取存储器(SDRAM);(2)只读存储器(Read Only Memory,ROM)。3)单调速率(Rat
大数据面试之Impala1.Impala1.1 简介1.2 优势及特点1.3 Impala架构?如何启动访问?1.4 Hive与Impala对比说明,感谢亮哥长期对我的帮助,此处多篇文章均为亮哥带我整理。以及参考诸多博主的文章。如果侵权,请及时指出,我会立马停止该行为;如有不足之处,还请大佬不吝指教,以期共同进步。1.Impala1.1 简介Impala是由Cloudera公司开发的新型查询系统,
大数据面试之Storm1.Storm1.1 Spark Streaming和Storm有什么不同?1.2 Storm 架构模式说明,感谢亮哥长期对我的帮助,此处多篇文章均为亮哥带我整理。以及参考诸多博主的文章。如果侵权,请及时指出,我会立马停止该行为;如有不足之处,还请大佬不吝指教,以期共同进步。1.StormApache Storm是自由开源的分布式实时计算系统,擅长处理海量数据,适用于数据实时
本文介绍了在Windows11/WSL2环境下使用Docker和Docker Compose搭建大数据开发环境的完整流程。通过分步构建基础镜像和HBase/Hive/Spark镜像,配置ZooKeeper、PostgreSQL、HDFS等核心服务,并验证各服务运行状态。项目包含服务依赖管理、容器配置、初始化脚本以及Web UI访问验证,提供了一套完整的大数据开发环境搭建方案。特别说明了Spark客
大数据面试之Spark Streaming1. Spark Streaming1.1 Spark Streaming工作原理1.1 Spark Streaming如何读取Kafka中数据?1.2 Spark Streaming编写步骤说明,感谢亮哥长期对我的帮助,此处多篇文章均为亮哥带我整理。以及参考诸多博主的文章。如果侵权,请及时指出,我会立马停止该行为;如有不足之处,还请大佬不吝指教,以期共同
大数据面试之Flume1.Flume1.1 Flume架构?如何启动访问?说明,感谢亮哥长期对我的帮助,此处多篇文章均为亮哥带我整理。以及参考诸多博主的文章。如果侵权,请及时指出,我会立马停止该行为;如有不足之处,还请大佬不吝指教,以期共同进步。1.Flume1.1 Flume架构?如何启动访问?apache flume 是一种分布式的、可靠的、可用的系统,主要用于高效地收集、聚合和移动大量来自不
大数据面试之Yarn1.Yarn1.1 Yarn 是什么?1.2 YARN的基本架构1.3 MapReduce on YARN1.4 Yarn工作流程1.5 Spark on YARN说明,感谢亮哥长期对我的帮助,此处多篇文章均为亮哥带我整理。以及参考诸多博主的文章。如果侵权,请及时指出,我会立马停止该行为;如有不足之处,还请大佬不吝指教,以期共同进步。1.Yarn1.1 Yarn 是什么?YAR
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