用例分析中，需要对每个用例业务模型

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最近在《AI大模型全栈工程师》课程里看老师推荐使用vllm部署大模型，优点就不详细介绍了，这里摘抄一段来自于Qwen2上手指南对于它的简单介绍：它易于使用，且具有最先进的服务吞吐量、高效的注意力键值内存管理

是通过在实际的计算机上的仿真模拟各种计算机的功能来实现的。引入java虚拟机后，java语言在不同的平台上运行时不需要重新编译，运行字节码即可。

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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

这些设置影响雷达模拟的准确性和效

如果匆忙前往，匆匆回归，只会落下――身心疲惫。去时兴致勃勃，回来想想：索然无味……人生之途又何尝不是呢？

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

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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。

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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

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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。

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人人平安健康，一切回归有序！20

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。

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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

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参加小米30天基础写作训练营之前，我已经有整整十年没有动笔写作了，我就是冲着回归写作，实现变现来的。训练营结束后，我交出的成绩是：1、按时完成三次作业，获得小米的签名书《行动变现》。

相信大多数父母对孩子的教育学习，引导提升孩子的学习力，怎么让孩子对学习感兴趣等问题都很头疼，不知怎么去做，管得严会引起孩子的反抗，引起叛逆，管的松就等于放纵孩子，因为一时的疏忽出现大的问题无法弥补挽救。

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。

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本课做皮革和地毯皮革，漫反射加合成贴图，加衰减遮罩，模拟高光的感觉注意，纹理贴图前面要加个颜色校正，以方便改亮度和饱合==========================================

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