OpenLM:一个灵活的开源大语言模型接口工具引言在人工智能和自然语言处理快速发展的今天，大语言模型(LLM)已经成为许多应用的核心。

在AI技术领域，如何调用和部署大语言模型（LLM）是一个常见的需求。

定义输入:设单词集合为W={ω1,ω2,⋯ ,ωM}W=\{\omega_1,\omega_2,\cdots,\omega_M\}W={ω1,ω2,⋯,ωM},文本集合为D={d1,d2,⋯ ,dN}D=\{d_1,d_2,\cdots,d_N\}D={d1,d2,⋯,dN},话题集合为Z={z1,z2,⋯ ,zN}Z=\{z_1,z_2,\cdots,z_N\}Z={z1,z2,⋯,zN},共现

面对复杂业务模型，并行程序串行会比程序更适应业务需求，而并发编程更能吻合这种业务拆分。->充分利用多核C

vLLM2.1使用GPU进行安装2.2使用CPU进行安装2.3相关配置三、使用vLLM3.1离线推理3.2适配OpenAI-API的API服务一、vLLM介绍vLLM是伯克利大学LMSYS组织开源的大语言模型高速推理框架

多模态大语言模型(MultimodalLargeLanguageModel,MLLM），在LLM原有的强大泛化和推理能力基础上，进一步引入了多模态信息处理能力。

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。

导师不管？无人指导？无代码可参考？毫无头绪？换条思路借鉴一下吧，金钱买不到时间，但可以让你更多的支配你自己的时间，没错的，条条大路通罗马，毕竟前程是自己的，只能自己上心。有需要的点进去看看吧->闲鱼有需要的点进去看看吧->闲鱼

大规模语言模型从理论到实践：vLLM推理框架实践1.背景介绍1.1问题的由来随着大规模语言模型（LargeLanguageModels,vLLMs）的发展，从简单的语言生成到复杂的多模态任务，这些模型的能力得到了显著提升

建立FMCW毫米波雷达系统的数学模型，评估无人机在不同高度下的高度测量性能。程序已调通，可直接运行。下载源程序请点链接：2-93基于matlab的无人机FMCW（频率调制连续波）毫米波高度计雷达仿真

基于区域的方法在基于模型的单目3D跟踪无纹理物体的复杂场景中变得越来越流行。然而，尽管它们能够实现最先进的结果，大多数方法的计算开销很大，需要大量资源来实时运行。

使用ApacheCassandra实现LLM缓存：提升AI应用性能的实用指南引言在当今的AI驱动的应用程序中，大语言模型（LLM）扮演着越来越重要的角色。

本文将介绍如何使用LangChain将MongoDBAtlas与语言模型集成,以实现高效的向量搜索和语义缓存。

FireworksAI提供了强大的API服务，而LangChain则是一个灵活的框架，可以帮助开发者更容易地构建基于大语言模型的应用。

https://www.jianshu.com/p/aa73938f32ee几率odds从Odds角度理解LogisticRegression模型的参数13December20151.引言无论在学术界，

SparkMLlib模型训练—推荐算法ALS(AlternativeLeastSquares)如果你平时爱刷抖音，或者热衷看电影，不知道有没有过这样的体验：这类影视App你用得越久，它就好像会读心术一样

智能体的困境近年来，大型语言模型（LLM）在与外部环境（如游戏、编译器、API）交互的领域中大放异彩，化身为目标驱动的智能体。然而，传统的强化学习方法如同一位严苛的训练师，需要大

RefLink:http://www.sigvc.org/bbs/thread-728-1-1.htmlGraphicalModel的基本类型基本的GraphicalModel可以大致分为两个类别：贝叶斯网络(BayesianNetwork)和马尔可夫随机场(MarkovRandomField)。它们的主要区别在于采用不同类型的图来表达变量之间的关系：贝叶斯网络采用有向无环图(DirectedAc

自从AI技术进入主流领域以来，MLOps（机器学习运维）已成为在生产环境中部署和管理机器学习模型的一系列实践，这对企业的成败起着关键作用。

此外，数据集中还包含了预训练的模型权重和相关性能指标，如mAP（MeanAveragePrecision），表明模型在粉尘识别任务上的表现优异。数据集特点高清图像：所有图

感谢任铄老师滴视频用例图1）描述一组用例、参与者及它们之间的关系2）用例模型用于需求分析阶段3）关系（依赖关系）：1）包含（include）1）两个以上用例具有共同功能，可分解到单独用例2）箭头方向由基本用例指向被包含用例

为方便企业认识和快速上手AzureAI服务，我们总结了一套包括语音识别、文本转语音、基于视觉、语言处理场景、文档分析场景等全面的预构建模型和演示，旨在解决各种用例。

基于多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体，是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。基

FTP工作在OSI模型的应用层，通常使用TCP作为其传输协议，确保数据传输的可靠性和顺序性。项目要求有服务器和客户端代码，基于TCP写的。在同一路径下，将客户端可执行代码复制到其他

ASP.NETCoreMVC项目在VS2022中，一定选择ASP.NETCoreWeb应用（模型-视图-控制器）项目模板项目中wwwroot文件夹包含图片、JS、CSS等静态文件，

项目搭建地址项目开源地址：yihecode-server本项目基于ai场景而开发，提供算法模型管理、摄像头管理、告警管理、数

Blocks2.1.1C2f_DCN代码2.1.2加入_all_导入2.1.3加入modules导入2.2添加至运行模块tasks2.2.1导入包2.2.2解析参数添加2.3在_init_中增加名称2.4模型配置文件

其通过建立物理系统的数字模型、实时监测系统状态并驱动模型动态更新实现系统行为更准确的描述与预报，从而在线优化决策与反馈控制。

大模型微调-基于预训练大语言模型的对话生成任务训练代码flyfish模型扮演堂吉诃德这个角色，回答关于自我介绍的问题importtorchfromdatasetsimportDatasetfrommodelscopeimportAutoTokenizer

在golang中创建协程在Go语言中，使用协程来实现并发模型。协程是Go语言的并发执行单元，它比传统的线程更轻量级，允许我们并发执行多个任务。

官方文档AzureOpenAI是微软提供的一项云服务，旨在将OpenAI的先进人工智能模型与Azure的基础设施和服务相结合。

中继器工作于OSI模型的物理层。集线器集线器:对信号进行放大整形，延长网络距离，每个端口都可以与传输介质相连。数据传输是以广播的方式将数据包发送到所有

在做大语言模型（LLM）的训练、微调和推理时，使用英伟达的GPU和CUDA是常见的做法。在更大的机器学习编程与计算范畴，同样严重依赖CUDA，使用它加速的机器学习模型可以实现更大的性能提升。

一、大模型行业发展现状及前沿技术观察1.1大模型行业发展现状2022年11月底，OpenAI发布了人机对话模型ChatGPT，在两个月不到的时间内其线上活跃用户规模超过1亿人，生成式大模型受到越来越广泛的关注

MAC地址MAC地址的结构MAC地址和IP地址ARP协议ARP的工作原理ARP缓存RARP协议MTUMTU对IP协议的影响MTU对UDP协议的影响MTU对TCP协议的影响数据链路层是TCP/IP五层协议模型中的第二层

2AssumptionsandGoals假设和目标HardwareFailure硬件故障StreamingDataAccess流式数据访问LargeDataSets大型数据集SimpleCoherencyModel简单凝聚力模型

引言Unity3D的DOTS（Data-OrientedTechnologyStack）体系为游戏开发带来了革命性的变化，它通过ECS（EntityComponentSystem）模型，将游戏中的对象（

Ollama是一个可以在本地部署和管理开源大语言模型的框架，由于它极大的简化了开源大语言模型的安装和配置细节，一经推出就广受好评，目前已在github上获得了46kstar。

本篇文章将带领大家使用PyTorch框架，实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题，目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。

常用关键知识点梳理1.1关键字和语法1.2绑定器和函数对象1.3智能指针1.4容器二、C++语言级别支持的多线程编程2.1通过thread类编写C++多线程程序2.2线程间互斥2.3线程间同步通信-生产者消费者模型

9月13日凌晨1点，OpenAI发布o1系列模型，包括o1-preview（下称o1预览版）和o1-mini。

；当然开发者也可以实现自己的服务，然后把服务开放给其他应用使用，在代码上服务接口必须继承IInterface，服务具体实现类必须继承Binder；Binder驱动：实际上他是一个遵从Linux设备驱动模型的虚拟驱动

Koa是一个精简的node框架，被认为是第二代Node框架，其最大的特点就是独特的中间件流程控制，是一个典型的洋葱模型，它的核心工作包括下面两个方面：1.将node原生的req和res封装成为一个context

classapp{middleware=[];//装载中间件use(middleware){this.middleware.push(middleware);}compose(callback){//把要被触发的上一层洋葱壳作为下一层洋葱壳的next入参传入。//reducer的返回值，也就是下一层的next为()=>fn(next)。constreducer=(next,fn)=>()=>fn(

这样就可以使用awaitnext()进行一种特殊的执行顺序，等下一个路由执行完毕之后，再执行当前路由，通常称为“洋葱模型”。

平滑法时间序列模型原理主要涉及通过一定的算法对时间序列数据进行平滑处理，以消除或减弱数据中的随机波动和噪声，从而揭示出数据中的长期趋势和季节性变化，进而对未来数据进行预测。

Koa2的洋葱模型是什么？它是如何实现的？Koa2的洋葱模型是一种中间件执行流程的设计模式，它允许开发者在请求的处理过程中，按照特定的顺序依次执行一系列中间件函数。

如何让大模型更聪明？随着人工智能技术的飞速发展，大模型在多个领域展现出了前所未有的能力，但它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。那么，如何让大模型变得更聪明呢？

定义输入:单词集合W={ω1,⋯ ,ωv,⋯ ,ωV},其中ωv是第v个单词,v=1,2,⋯ ,V,V是单词第个数。单词集合W=\{\omega_1,\cdots,\omega_v,\cdots,\omega_V\},其中\omega_v是第v个单词,v=1,2,\cdots,V,V是单词第个数。单词集合W={ω1,⋯,ωv,⋯,ωV},其中ωv是第v个单词,v=1,2,⋯,V,V是单词第个数。文

其他大公司也纷纷效仿，意识到单体架构模型在处理大规模复杂系统时存在局限