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【拥抱AIGC】通义灵码扩展管理
通义灵码提供了扩展管理，支持自定义指令，满足企业编码场景的扩展诉求。 适用版本 企业标准版、企业专属版 通义灵码管理员、组织内全局管理员（专属版）在通义灵码控制台-扩展管理中，进行自定义指令的管理、查看自定义指令的相关信息和数据。自定义指令可...
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[AIGC] DAG任务调度的概述与实践
DAG(Directed Acyclic Graph，有向无环图 作为任务调度的基础模型，在大规模数据处理和计算过程中有着广泛的应用。本文将对DAG模型的原理进行解释并列出一些常用的任务调度工具。 文章目录 一、什么是DAG？ 二、...
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大模型-AIGC
AIGC，全称 AI Generated Content（人工智能生成内容），是指使用人工智能技术生成各种类型的内容。它包括但不限于文本、图像、音频、视频等形式，利用机器学习、深度学习以及自然语言处理等技术，自动创作出符合需求的数字内容。 AIGC 的...
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rfid的保护机制 ai写作
RFID保护机制：安全与隐私的双重守护 内容 随着物联网技术的飞速发展，RFID（无线射频识别）技术作为其核心组成部分，已经在物流、仓储、零售、智能制造等多个领域展现出了巨大的应用潜力和价值。就某种意义上讲、随着RFID技...
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OpenAI开启推理算力新Scaling Law，AI PC和CPU的机会来了
OpenAI的新模型o1，可谓是开启了Scaling Law的新篇章—— 随着更多的强化学习（训练时计算）和更多的思考时间(测试时计算 ，o1在逻辑推理能力上已经达到了目前天花板级别。 尤其是在北大给出的一项评测中，o1-mini模型的跑分比o1-prev...
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[Sigcomm论文解析] Llama 3训练RoCE网络
最近正在开的Sigcomm上, Meta有一篇论文《RDMA over Ethernet for Distributed AI Training at Meta Scale》[1]详细介绍了它的物理网络部署和相关的拥塞控制机制. 本文来对它进行一些详细的解...
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大规模语言模型从理论到实践 LLaMA分布式训练实践
大规模语言模型从理论到实践 LLaMA分布式训练实践 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 随着深度学习的快速发展，大规模语言模型（La...
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Python爬虫详解：原理、常用库与实战案例
一.爬虫介绍 1.什么是爬虫 爬虫（Spider），也被称为网络爬虫或网络蜘蛛，是一种自动化程序，用于在互联网上浏览和提取信息。爬虫通过模拟人类用户访问网页的行为，从网页中提取数据并将其存储或进行进一步处理。 爬虫可以自动遍历互联网上的各个网页，并...
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PPTV创始人姚欣AI再创业，“分布式推理”终于有人做了
这个月，PPTV创始人姚欣再次站到了聚光灯下，组织了一场分布式云计算论坛，向外界揭开了他的新篇章。 姚欣的第二次创业，瞄准了云服务，要打造 AI 时代的基础设施。 但姿势独特:公司没有自建IDC和购买GPU，而是通过独特的方式成为了全国最多节点的云服务商。...
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java重点学习-RabbitMQ+Kafka
六 RabbitMQ Kafka 6.1 RabbitMQ-如何保证消息不丢失 开启生产者确认机制，确保生产者的消息能到达队列 开启持久化功能，确保消息未消费前在队列中不会丢失 开启消费者确认...
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家用设备轻松搭建 AI 集群，畅跑 Llama 3.1 405B
作者：老余捞鱼 原创不易，转载请标明出处及原作者。 写在前面的话： 本文主要介绍如何在家用设备上运行大型开源语言模型Llama 3.1 405B，首先我会解释构建人工智能集群来提高运行效率的原理，随后会演示如何通过Dist...
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混合专家模型（MoE）入门
模型规模是提升LLM大语言模型性能的关键因素，但也会增加计算成本。Mixture of Experts (MoE 架构通过分布式专家层和动态门控机制，有效降低了计算资源，使模型能够在扩展参数规模的同时保持高效的运行。 Mixtral of Exper...
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如何在家用设备上运行 Llama 3.1 405B？搭建 AI 集群
在开放式 LLM 模型和封闭式 LLM 模型之间的竞争中，开放式模型的最大优势是您可以在本地运行它们。除了电力和硬件成本外，您无需依赖外部提供商或支付任何额外费用。但是，随着模型大小的增加，这种优势开始减弱。运行需要大量内存的大型模型并不容易。幸运的是，张...
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Python爬虫详解：原理、常用库与实战案例！
一.爬虫介绍 1.什么是爬虫 爬虫是门很有意思的技术，可以通过爬虫技术获取一些别人拿不到或者需要付费才能拿到的东西，也可以对大量数据进行自动爬取和保存，减少时间和精力去手动做一些累活。 Python全套爬虫学习资料，【点击这里】领取！...
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论文分析｜高效长文本生成的技术与应用
Preface 前言 目前大模型公司很多在追求长文a本， 对算力需求极大，如何能够现实地处理该问题很重要。特别是随着Transformer模型尺寸和复杂性的增长，它们在训练期间的内存需求呈指数级增加。 语言模型训练的瓶颈在于显存占用非常大，这需要创...
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探索Llama 3.1 : 405B参数模型：部署、硬件配置、测试与训练的心得
引言 随着人工智能技术的快速发展，大规模语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的突破。MetaAI最新发布的Llama 3.1 : 405B参数模型，凭借其庞大的参数规模和先进的架构，展...
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大模型框架汇总：大模型框架Ollama、大模型框架vLLM、大模型框架LightLLM、大模型框架llama.cpp、大模型框架LocalAI、大模型框架veGiantModel
常见的大模型框架：大模型框架Ollama、大模型框架vLLM、大模型框架LightLLM、大模型框架llama.cpp、大模型框架LocalAI、大模型框架veGiantModel： 大模型框架是指用于训练、推理和部署大型语言模型（LLMs）的软件工具和...
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2024大模型十大趋势
2024大模型十大趋势 关键要点 一、机器外脑时代的智慧探索 二、机器外脑、创意生成和情感陪伴 三、大模型驱动的新未来：AI带来创意转化与机遇 四、人物-行为-场景一体化：未来人工智能的新范式 五、未来数字内容生产的基础设施 六、共创、共建、共...
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LLaMA 3 背后的大规模 GPU 集群 RoCE 网络建设
模型越来越大，需要的 GPU 越来越多；与此同时 GPU 性能也在不断增强，配套的网络带宽也不断增加到 400G（Blackwell GPU 甚至需要到 800 Gbps）。Ranking 模型还在迁移到 GPU 的早期阶段，但使用 GPU 的规模也在不断...
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深度解读 Llama 3.1 技术报告：从405B参数到24000块H100集群
Meta在最近发布了他们的开源大模型Llama 3.1，引起了广泛的关注和讨论。随着热度逐渐退潮，Llama 3.1 的详细技术报告也公开了。这份报告揭示了很多关于Llama 3.1 的技术细节和实现原理。本文将从模型参数、基础设施、预训练、后训练等方面，...
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笔记本电脑本地部署ollama大模型（显存不足调用CUDA Unified Memory方法）
软硬件：win11,NVIDIA GeForce RTX 3050 显存4g 一.ollama模型最低要求 1. Llama 3.1 (8B 模型 GPU: 至少需要 1 张具有 16 GB 显存的 GPU（例如 NVIDIA Tesla V1...
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防患未然：构建AIGC时代下开发团队应对突发技术故障与危机的全面策略
文章目录 一、快速响应与精准问题定位 1. 实时监控与预警系统 2. 高效的日志管理和分析 3. 分布式追踪与调用链分析 4. 紧急响应机制 二、建立健全的应急预案与备份机制 1. 制定详尽的应急预案 2. 定期应急演练 3. 数据备份与...
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JuiceFS 在多云架构中加速大模型推理
在大模型的开发与应用中，数据预处理、模型开发、训练和推理构成四个关键环节。本文将重点探讨推理环节。在之前的博客中，社区用户 BentoML 和贝壳的案例提到了使用 JuiceFS 社区版来提高模型加载的效率。本文将结合我们的实际经验，详细介绍企业版在此场景...
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一文看懂llama2（原理&模型&训练）
Llama2（大型语言模型2） Llama2（大型语言模型2）主要基于近年来火爆的Transformer架构。下面是Llama2的几个核心原理： Transformer 架构: Llama2采用了Transformer网络，它通过自注意力机制来处理...
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ComfyUI教程一：安装使用前的准备
前言 ComfyUI的用户越来越多，老李也接触了很多初学者，他们希望老李能在开始培训前讲一些相关基础知识，所以我就把自己之前的经验总结一下，方便刚刚接触comfyUI的同学学习。 今天我把comfyUI需要的几个基础软件给大家讲一下，主要面向的是普通...
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部署LLaMA-Factory及微调大模型测试
安装过程 安装依赖 按照GitHub上介绍的过程安装即可GitHub - hiyouga/LLaMA-Factory: Unify Efficient Fine-Tuning of 100+ LLMshttps://github.com/hiyouga...
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第43篇：实现企业级大型AIGC项目：模型并行与分布式训练
在构建企业级大型AIGC（人工智能生成内容）项目时，模型并行与分布式训练是提升计算效率和处理能力的关键技术。随着模型规模和数据量的不断增长，单台设备的计算能力往往无法满足需求。因此，利用多台设备进行并行计算和分布式训练成为了必然选择。本文将深入讲解模型并行...
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以全栈智算拥抱生态，为AIGC种一棵向上生长的巨榕
榕树，被称为百木之王。它既有极深的根，又有繁茂的叶。只要一棵榕树长成，就能够独木成林，遮天蔽日。更可贵的是，榕树可以为树荫下繁茂的生态提供支撑，形成“一榕生，万物长”的格局。 开年以来，OpenAI推出了炸裂的Sora文生视频模型，再一次将...
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Stable Diffusion秋叶AnimateDiff与TemporalKit插件冲突解决
文章目录 Stable Diffusion秋叶AnimateDiff与TemporalKit插件冲突解决 描述 错误描述：找不到模块imageio.v3 解决： 参考地址 其他文章推荐： 专栏 ： 人工智能基础知识点 专栏：大语言模型LL...
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[AIGC] ClickHouse分布式表与本地表的区别及如何查询所有本地表记录
在大规模数据处理和分析场景中，ClickHouse是一种高性能的列式数据库管理系统。ClickHouse支持分布式表和本地表两种表类型，本文将介绍这两种表类型的区别，并探讨如何建表以查询所有本地表的记录。 文章目录 一、ClickH...
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AI日报：谷歌Gemini将发五个新功能；百度推文小言AI数字人社交APP；OpenAI草莓计划揭秘；亚马逊上线Rufus AI购物助手
欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南，每天我们为你呈现AI领域的热点内容，聚焦开发者，助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。 新鲜AI产品点击了解：https://top.aibase.com/ 1、谷歌Gemini即将发布五个新...
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【人工智能】一文看懂 LLaMA 2：原理、模型与训练
LLaMA 2（Large Language Model for AI Modeling and Assistance）是近年来广受关注的大规模语言模型之一。它被广泛应用于自然语言处理（NLP）任务，如文本生成、机器翻译和问答系统。本文将深入介绍LLaMA...
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引入 AI 技术后，数据库变成了什么样？
作为数据库技术发展趋势之一，AI 与数据库融合迸发无限潜力，推动着数据管理与分析进入一个全新的时代。当前，一些数据库厂商已经开始融合 AI 技术来增强其数据管理和处理能力，用于自动化的数据库调优、预测性维护、智能查询优化、模式识别以及更高级别的数据分析等方...
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如何利用文心一言辅助技术选型
文心一言介绍 一、概述 文心一言（ERNIE Bot）是百度基于文心大模型技术推出的生成式对话产品。它能够与人对话互动，回答问题，协助创作，高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。 二、技术特点 1. 大模型技术 文心大模型：文心一言背后依托...
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【愚公系列】软考高级-架构设计师 108-软件架构演化方式的分类
? 作者简介，愚公搬代码 ?《头衔》：华为云特约编辑，华为云云享专家，华为开发者专家，华为产品云测专家，CSDN博客专家，CSDN商业化专家，阿里云专家博主，阿里云签约作者，腾讯云优秀博主，腾讯云内容共创官，掘金优秀博主，亚马逊技领云博主，51CTO博客专...
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python爬虫入门，10分钟就够了，这可能是我见过最简单的基础教学
一、基础入门 1.1什么是爬虫 爬虫(spider，又网络爬虫 ，是指向网站/网络发起请求，获取资源后分析并提取有用数据的程序。 从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为，把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据（图片、视频）...
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llama factory 增量预训练代码解析 & .yaml文件传参和sh的不同 examples/train_lora/llama3_lora_pretrain.yaml
新版本(2024年后 的llama factory，改用了.yaml文件传参的方式，请问和原始的.sh传参方式有什么不同？ 新版本的 llama factory 框架使用 .yaml 文件来传递参数，相较于原始的 .sh 脚本传参方式，有一些显著的不...
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拥抱 AGI：PieDataCS 引领云原生数据计算系统新范式
自2023年后，人工智能技术进入了一个更为成熟和广泛应用的阶段，人工通用智能（AGI）这一概念也成为了科技界和产业界热议的焦点。本文将结合 AGI 时代背景，从架构设计到落地实践，详细介绍拓数派云原生数据计算系统 PieDataCS。 1 中国...
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每日AIGC最新进展(37)：达姆施塔特工业大学提出分布式协作扩散模型CollaFuse、卡耐基梅隆大学提出扩散模型简易一致性调优方法、俄罗斯Yandex提出可逆一致性蒸馏
Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战 CollaFuse: Collaborative Diffusion Models CollaFuse是一种创新的分布式协作扩散模型，旨在解决传统图像生成模型在数据可用性、计算需求和隐私方面...
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一文看懂Llama 2：原理、模型与训练
一文看懂Llama 2：原理、模型与训练 Llama 2是一种大规模语言模型（LLM），由Meta（原Facebook）研发，旨在推动自然语言处理（NLP）领域的发展。本文将详细介绍Llama 2的原理、模型架构及其训练方法，以帮助读者深入理解这一技术...
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[Bug]使用Transformers 微调 Whisper出现版本不兼容的bug
错误的现象 ImportError Traceback (most recent call last <ipython-input-20-6958d7eed552> in ( from transformers...
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AIGC时代 可演进的私有云将蔚然成风
AIGC时代，IT基础设施如何兼顾原有资源和能力又能拥抱新技术应用，企业如何从资源上云到架构用云、从粗犷使用到精细治理？新旧相融难题已经成为了业界讨论的焦点。“以可演进的IT云敏捷支撑行业数字化转型”，浪潮数据云计算方案总监刘健一抛出此观点，便...
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stable diffusion 的 GPU 不足怎么解决
稳定扩散（stable diffusion）是一种用于图像处理和计算机视觉任务的图像滤波算法。 当使用Stable Diffusion过程中遇到GPU显示内存不足的问题时。解决这个问题的方法有以下几种： 目前，对我来说，就最后一点能够暂时解决当...
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【推理优化】超详细！AIGC面试系列 大模型推理系列(2)
本期问题聚焦于大模型的推理优化技术 本期问题快览 有哪些常见的大模型推理优化技术 介绍下通过流水线处理技术来加速大模型推理方案 介绍下并行计算技术来加速大模型推理的方案 有哪些通过硬件来加速大模型推理的方式？ 模型量化是如何加速大模型推理的？...
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[AIGC] 使用Flink SQL统计用户年龄和兴趣爱好
Apache Flink是一个具有强大计算能力、高吞吐量、低延迟的分布式计算框架，它支持批计算和流计算。Flink SQL是Flink ecosystem的一部分，是一种对结构化数据进行批和流处理的声明式语言。本文以一个简单的实例讲解如何使用Flink S...
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硬核解读KubeEdge基于大模型边云协同的机器人语义分割算法
本文分享自华为云社区《KubeEdge：基于大模型边云协同的机器人语义分割算法》，作者：云容器大未来。 近年来快速发展的视觉大模型(例如 SAM 在促进高精度的智能感知方面具有很大的潜力。然而，边缘环境中的资源限制往往会限制这种视觉大模型在本地部署，从...
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[AIGC] 了解消息队列事务：保证数据一致性的关键
在分布式系统中，消息队列是一种常见的解耦手段，可以帮助我们简化复杂系统的架构设计，提高系统的可靠性和可扩展性。但是，在使用消息队列时，我们需要注意一个重要的问题：保证数据的一致性。在这篇文章中，我们将介绍如何使用消息队列的事务机制来保证数据的一致性。...
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Copilot Venture Studio創始合伙人楊林苑確認出席“邊緣智能2024 - AI開發者峰會”
隨著AI技術的迅猛發展，全球正逐步進入邊緣計算智能化與分布式AI深度融合的新時代，共同書寫著分布式智能創新應用的壯麗篇章。邊緣智能，作為融合邊緣計算和智能技術的新興領域，正逐漸成為推動AI發展的關鍵力量。借助分布式和去中心化的架構，邊緣智能旨在提供更加高效...
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【推理框架】超详细！AIGC面试系列 大模型推理系列(1)
本期问题聚焦于大模型的推理框架 本期问题快览 有哪些大模型推理框架 了解vllm吗 介绍下vllm的核心技术 了解faster transformer吗 介绍下faster transformer的核心技术 了解Xinference吗 了解l...
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这个团队做了OpenAI没Open的技术，开源OpenRLHF让对齐大模型超简单
随着大型语言模型（LLM）规模不断增大，其性能也在不断提升。尽管如此，LLM 依然面临着一个关键难题：与人类的价值和意图对齐。在解决这一难题方面，一种强大的技术是根据人类反馈的强化学习（RLHF）。 但是，随着模型越来越大，RLHF 通常需要维持多个模型...