-
Llama 3.1 92页技术报告详细解读
引言 半个月前，Meta发布了他们的开源大模型Llama3.1，在社区中引起广泛关注和讨论。现在几周的时间过去了，热度逐渐退潮，舆论逐渐降温，整个Llama3家族的技术报告也公开出来。报告数据更新到了Llama 3.1，正是理性地来审视一下这款大模型...
-
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...
-
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，...
-
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...
-
【愚公系列】《AIGC辅助软件开发》011-AI辅助编写技术文档：技术文档
🏆 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...
-
LLama 405B 技术报告解读
LLama 405B 技术报告解读 果然传的消息都是真的，meta在24号凌晨发布了llama 3的405B版本，这次还是做一个技术报告解读。 值得一提的是，在技术报告的开头，meta特意强调了一个 Managing complexity，大意是管控...
-
基于Ascend C的FlashAttention算子性能优化最佳实践
本文分享自华为云社区《基于Ascend C的FlashAttention算子性能优化最佳实践》，作者：昇腾CANN。 LLM的Attention部分处理给计算系统带来巨大的计算和访存压力。业界先后出现FlashAttention、FlashAttenti...
-
【服务治理①】软件架构服务治理的本质，当下最火的微服务到底是什么？利用AIGC学习微服务的第①弹
【服务治理①】软件架构服务治理的本质，当下最火的微服务到底是什么？利用AIGC学习微服务的第①弹 一、什么是软件架构中的服务治理 1.1 软件架构 1.2 单体架构 1.2.1 单体架构的好处 1.2.2 单体架构的弊端 二、为什么需要...
-
3B模型新SOTA！开源AI让日常调用不同大模型更简单
大模型，大，能力强，好用！ 但单一大模型在算力、数据和能耗方面面临巨大的限制，且消耗大量资源。 而且目前最强大的模型大多为闭源，对AI开发的速度、安全性和公平性有所限制。 AI大模型的未来发展趋势，需要怎么在单一大模型和多个专门化小模型之间做平衡和选择？...
-
AI时代CIO如何应对GPU匮乏
通过采用模型优先的心态、优化利用率和战略性地运用负载平衡，首席信息官可以缓解芯片短缺。 译自How CIOs Can Battle GPU Poverty in the Age of AI，作者 Liam Crilly。 人工智能时代的淘金热已经到来，但...
-
解析采集插件开发之道
在信息化飞速发展的今天，数据采集成为了获取市场信息、分析用户行为、优化业务流程等诸多方面的重要环节。而在这个过程中，采集插件作为数据采集的利器，发挥着举足轻重的作用。本文将深入探讨采集插件开发的核心理念、关键技术、应用场景以及未来趋势。一、采集插件开发的核...
-
什么是AI网关？你还需要一个吗？
出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto） 作者 | Liam Crilly 编译 | 言征 从GitHub Copilot到Microsoft Office Copilot再到ChatGPT等，AI已经以光速从“总有一天我们会到达那里”转...
-
从模型到部署，教你如何用Python构建机器学习API服务
本文分享自华为云社区《Python构建机器学习API服务从模型到部署的完整指南》，作者： 柠檬味拥抱。 在当今数据驱动的世界中，机器学习模型在解决各种问题中扮演着重要角色。然而，将这些模型应用到实际问题中并与其他系统集成，往往需要构建API服务。本文将介...
-
元象发布 XVERSE-MoE-A4.2B 大模型 可免费商用
元象发布了 XVERSE-MoE-A4.2B 大模型，采用混合专家模型架构，激活参数为4.2B，效果媲美13B 模型。该模型全开源，免费商用，可用于海量中小企业、研究者和开发者，推动低成本部署。 该模型具有极致压缩和超凡性能两大优势，采用稀疏激活技术，效果...
-
nginx配置详解+nginx_lua模块的使用
nginx基本配置详解 目录 nginx基本配置详解 nginx_lua模块使用方式 openresty介绍与安装 lua基本语法使用 全局配置： user：指定Nginx主进程运行的用户。在下方示例中，Nginx将以root用户身份...
-
通过“open-mall采集插件”提升电商数据效率
在当今的数字化时代，电商平台已经成为了商家和消费者进行交流和交易的重要渠道。而在这些电商平台的运营过程中，数据采集无疑是一个非常关键的环节。因此，“open-mall采集插件”等工具的开发与应用变得日益重要，它可以帮助电商平台实现数据的高效采集与处理，为后...
-
《深入解析Discuz!防采集机制：原理、应用与优化策略》
在互联网飞速发展的今天，内容的原创性和版权保护日益受到重视。作为国内知名的论坛软件系统，Discuz!在其发展过程中，也不断加强了对内容防采集的保护。本文旨在深入解析Discuz!的防采集原理，探讨其在实际应用中的效果，并提出一些优化策略，以期对使用Dis...
-
Python网络数据采集中的丢包问题分析及解决方案
在网络数据采集的过程中，丢包是一个比较常见但也令人头疼的问题。特别是当使用Python作为主要的编程语言来进行网络数据的采集时，如果处理不当，可能会导致关键信息的丢失，进而影响到后续的数据分析工作。本文将针对“Python采集数据丢包”这一主题展开，首先介...
-
我们一起聊聊大模型的模型融合方法
模型融合大家以前用的很多，特别是在判别模型里，属于永远都能稳定提升的那一类方法。但是生成语言模型，因为解码的过程存在，并不像判别模型那样直观。 另外，由于大模型的参数量增大，在参数规模更大的场景，简单的集成学习可以考量的方法相比低参数的机器学习更受限制，...
-
基于“mall-swarm采集插件”的数据采集与分析应用
在大数据和云计算飞速发展的今天，数据采集和分析已成为企业和研究机构不可或缺的一环。特别是电商平台，面对海量用户的行为数据和交易信息，如何高效地采集、存储并分析这些数据，成为了优化用户体验、提升经营效益的关键。“mall-swarm采集插件”作为这一背景下的...
-
[AIGC_coze] Kafka 的主题分区之间的关系
Kafka 的主题分区之间的关系 在 Kafka 中，主题（Topics）和分区（Partitions）是两个重要的概念，它们之间存在着密切的关系。 主题是 Kafka 中用于数据发布和订阅的逻辑单元。每个主题可以包含多个分区，每个分区都是一个独...
-
人工智能在网络管理中的作用
人工智能的一个关键优势是，将员工从日常和平凡的任务中解救出来。人工智能可以帮助监控网络的健康状况和配置，识别异常情况，并自动采取纠正措施。 更重要的是，软件定义广域网（SD-WAN）的出现为网络管理者将人工智能技术集成到网络运营和管理中开辟了道路。为了...
-
[AIGC] Tomcat：一个简单 and 高效的 Java Web 服务器
Tomcat（Tomcat Server）是 Apache 基金会下的一个开源项目，它是一个简单 and 高效的 Java Web 服务器，支持 Servlet 2.5、JSP 2.2 和 EL 2.2 规范。Tomcat 是当今最受欢迎的 Java We...
-
[AIGC] 消息积压了，该如何处理？
在构建分布式系统时，开发人员经常会遇到消息积压的问题。当系统的处理能力不足时，消息会在队列中积压，导致系统 slowed down 或 even crashed。为了解决这个问题，我们需要采取一些措施来缓解消息积压。 文章目录 什么...
-
vivo 基于 StarRocks 构建实时大数据分析平台，为业务搭建数据桥梁
在大数据时代，数据分析和处理能力对于企业的决策和发展至关重要。 vivo 作为一家全球移动互联网智能终端公司，需要基于移动终端的制造、物流、销售等各个方面的数据进行分析以满足业务决策。 而随着公司数字化服务的演进，业务诉求和技术架构有了新的调整，已有的...
-
[AIGC 大数据基础] 大数据流处理 Kafka
在当今信息时代，我们生活在一个数据爆炸的世界中。大数据处理已成为各行各业中不可或缺的一部分。在大数据处理的过程中，流处理变得越来越重要，因为我们需要实时地处理和分析数据，以便做出及时的决策。在这篇博客中，我们将介绍一种流行的大数据流处理工具——Kafka，...
-
打破MoE训练效率与性能瓶颈，华为盘古稀疏大模型全新架构LocMoE出炉
2023 年 12 月，首个开源 MoE 大模型 Mixtral 8×7B 发布，在多种基准测试中，其表现近乎超越了 GPT-3.5 和 LLaMA 2 70B，而推理开销仅相当于 12B 左右的稠密模型。为进一步提升模型性能，稠密 LLM 常由于其参数...
-
人工智能可以帮助改善云计算管理有哪些方式
当企业考虑云管理时，主要考虑的是运营流程，例如监控性能、维护安全性和确保合规性。这些都是成功开展业务的重要方面，但这只是云管理所需要的一部分。 一个经常被忽视的关键方面是通过提供直观的工具和集成的支持流程来改善用户体验，从而消除企业IT基础设施的一些麻...
-
基于文心一言千帆API和gradio实现大模型多伦对话web应用
随着人工智能技术的不断发展，大模型多轮对话系统在web应用中越来越受到关注。文心一言千帆API和gradio工具为此提供了强大的支持。本文将介绍如何利用这两个工具，快速实现大模型多轮对话的web应用。 一、文心一言千帆API介绍 文心一言千帆API是一个...
-
再薅！Pika全球开放使用；字节版GPTs免费不限量；大模型应用知识地图；MoE深度好文；2024年AIGC发展轨迹；李飞飞最新自传 | ShowMeAI日报
👀日报&周刊合集 | 🎡生产力工具与行业应用大全 | 🧡 点赞关注评论拜托啦！ 👀 终于！AI视频生成平台 Pika 面向所有用户开放网页端 https://twitter.com/pika_labs Pika...
-
AI平台：阿里云-计算，为了无法计算的价值
阿里云-计算，为了无法计算的价值 阿里云-为了无法计算的价值 产品热门产品计算容器存储网络与CDN安全中间件数据库大数据计算人工智能与机器学习媒体服务企业服务与云通信物联网Serverless开...
-
AI平台：alibabawood
alibabawood 登录多元电商视频智能创作拍摄视频自动剪辑线上商品做视频视频混合商品图自动剪辑一键衍生快速投放多画幅版本多时长版本支持一键投放线上有效快速提升商品和店铺收益商品成交平均提升+17%商品曝光平均提升+13%店铺访客数+1...
-
使用 OpenLLM 构建和部署大模型应用
本次分享主题为：使用 OpenLLM 快速构建和部署大语言模型的应用。OpenLLM 是一个开源的大语言模型（LLM）开发框架。它支持多种开源的 LLM 模型，并且具有内建的两个关键的 LLM 优化，能够优化内存使用。此外，它与 LangChain 和...
-
同花顺推出问财大模型HithinkGPT 开启内测申请
同花顺问财推出了 HithinkGPT 大模型，采用 transformer 的 decoder-only 架构。提供7B、13B、30B、70B 和130B 五种版本选择，最大允许32k 文本输入，支持 API 接口调用、网页嵌入、共建、私有化部署等能力...
-
用于备份和灾难恢复的生成式 AI 工具仍处于早期阶段
备份软件供应商已经推出了用于自动化和虚拟助手的生成式 AI 工具，但这些新增功能如何增强企业工作流程还有待观察。 数据备份和灾难恢复供应商希望他们的生成式 AI 助手成为您企业最好的朋友，但即使经过近一年的炒作和销售，其好处也不明显。 这些用于备份和灾...
-
客户案例：高性能、大规模、高可靠的AIGC承载网络
客户是一家AIGC领域的公司，他们通过构建一套完整的内容生产系统，革新内容创作过程，让用户以更低成本完成内容创作。 客户网络需求汇总 RoCE的计算网络 RoCE存储网络 1.不少于600端口200G以太网接入端口，未来可扩容至至少128...
-
RabbitMQ消息顺序性解密：保证消息的正确顺序
在分布式系统中，保证消息的正确顺序对于一些应用场景至关重要。而RabbitMQ作为一种流行的消息队列系统，本身并不提供严格的消息顺序保证。下面将探讨如何在使用RabbitMQ时实现消息的正确顺序，并介绍一些常见的解决方案和注意事项。 一、引言 Rabbi...
-
构建大规模数据存储解决方案：探索MongoDB的横向扩展
MongoDB是一个非常适合构建大规模数据存储解决方案的NoSQL数据库。它通过横向扩展的方式来应对不断增长的数据量和负载需求。下面将详细介绍MongoDB的横向扩展机制，并探索如何使用MongoDB来构建高性能、可伸缩的大规模数据存储解决方案。 横向扩...
-
腾讯披露最新大模型训练方法:Angel框架升级 效率提升2.6倍
在当前大模型参数规模呈指数级增长的情况下，腾讯近日披露了混元大模型训练的最新方法，通过升级自研机器学习框架Angel，成功提升大模型训练效率。这一升级使得千亿级大模型训练可以节省高达50%的算力成本，为应对算力紧缺提供了有力支持。Angel框架的升级不仅仅...
-
首个ChatGPT开发的应用上线；ChatMind思维导图工具；中文提示词大全；Copilot平替 | ShowMeAI日报
?日报&周刊合集 | ?生产力工具与行业应用大全 | ? 点赞关注评论拜托啦！ ? 『一本与众不同的AI绘本』ChatGPT 编写故事 + Midjourney 绘制插图 作者的女儿特别喜欢迪士尼动画《海洋奇缘》里的主人公莫阿娜，...
-
Stable Diffusion云端部署流程与注意点
前言 在今天的大数据时代，AI绘图是企业必备的重要工具之一。而Stable Diffusion作为一款部署的AI绘图，得到了很多企业和团队的认可。在使用Stable Diffusion的过程中，云部署是一个非常重要的话题，本文将详细介绍Stable Di...
-
百度搜索深度学习模型业务及优化实践
作者 | Xin 导读 百度搜索架构部模型架构组，致力于将最新的人工智能技术以更低的成本被百度数亿用户体验到。这个过程中会面临非常多的系统、工程层面的问题，甚至在深度学习模型领域，我们看到越来越多的工作并不拘泥于工程本身。 本文主要分享模...
-
基于容器平台 ACK 快速搭建 Stable Diffusion
作者：子白 本文介绍如何在阿里云容器平台 ACK 上快速搭建一套可对外提供服务的 Stable Diffusion。 CPU 版本 前提条件 已创建 Kubernetes 托管版集群。具体操作，请参见创建 Kubernetes 托管版集群[1]...
-
python爬虫入门教程(非常详细)
1、什么是爬虫 爬虫指的是一种自动化程序，能够模拟人类在互联网上的浏览行为，自动从互联网上抓取、预处理并保存所需要的信息。 爬虫运行的过程一般是先制定规则（如指定要抓取的网址、要抓取的信息的类型等），紧接着获取该网址的HTML源代码，根据规则对源代码进...
-
MoE：LLM终身学习的可能性
性质 说明 知识记忆（knowledge retention） √ LLM预训练后，具备世界知识，小规模finetune不易对LLM造成遗忘灾难。但大规模数据续训会造成。 前向迁移（forward...
-
可观测数据采集端的管控方案的简单对比
概述 当前，主流的日志采集产品除了SLS的ilogtail，还有Elastic Agent、Fluentd、Telegraf、Sysdig、Logkit、Loggie、Flume等。详细的对比结果见下表： 备注： 集群监控：表示工具可以查看管理采集...
-
国内最具影响力科技创投媒体36Kr的容器化之路
本文由1月19日晚36Kr运维开发工程师田翰明在Rancher技术交流群的技术分享整理而成。微信搜索rancher2，添加Rancher小助手为好友，加入技术群，实时参加下一次分享~ 田翰明，36Kr 运维开发工程师，在 36Kr 主要负责运维...
-
Koordinator v1.1发布：负载感知与干扰检测采集
作者：Koordinator 社区 背景 Koordinator 旨在为用户提供完整的混部工作负载编排、混部资源调度、混部资源隔离及性能调优解决方案，帮助用户提高延迟敏感服务的运行性能，挖掘空闲节点资源并分配给真正有需要的计算任务，从而提高全局的资源利...
-
直击 | 认识和了解bboss
1. BBoss是什么 bboss是一个基于开源协议Apache License发布的开源项目，由开源团队bboss运维，主要由以下三部分构成： Elasticsearch Highlevel Java Restclient ， 一个高性能高兼容性的...
-
云原生在京东丨云原生时代下的监控：如何基于云原生进行指标采集？
从 Kubernetes 成为容器管理领域的事实标准开始，基于云原生也就是基于 Kubernetes 原生。在云的体系下，基础硬件基本上都被抽象化、模糊化，硬故障需要人为干预的频次在逐渐降低，健康检查、失败自愈、负载均衡等功能的提供，也使得简单的、毁灭性的...