一、系统模型引言这篇文章描述系统模型。我们知道在上一篇博客当中主要介绍了分布式系统的概念、前景和挑战。这篇文章主要介绍系统模型。什么是系统模型呢？系统模型也就是分布式系统是如何设计的、整体的架构是什么？在这里从三个方面来介绍，物理模型、体系结构模型、基础模型。下面先看一下这三个模型的介绍以便在下面详细介绍时有更加深刻的认识。物理模型：考虑分布式系统中计算机是如何互联的，以及这些设备的类型，不考虑特
专家指南：大数据数据建模的常见问题我最近在How-tos专家系列介绍了如何在大数据系统上数据建模。在演讲过程中，许多与会者提出了一些非常有趣的问题。众所周知，大数据系统围绕结构需求的形式化程度较低，但是对于数据仓库继续为传统用例提供服务而言，建模仍然是非常重要的功能。我想分享一下我在本届会议期间以及访问组织时收到的一些较常见的问题，并对此做出回应。1. 在大数据环境中，是否可以使用任何建模技术来提
1.前言
为了适应大数据应用场景的要求，Hadoop以及NoSQL等与传统企业平台完全不同的新兴架构迅速地崛起。而下层技术基础的革命必将影响上层建筑：数据模型和算法。简单地将传统基于第四范式结构化关系型数据库的模型拷贝到新的引擎上，无异于削足适履，不仅增加了大数据应用开发的难度和复杂度，又无法发释放新框架的潜能。该如何构建基于NoSQL的数据模型？现在能供参考的公开知识积累要么是空虚简单的一句
# 大模型专业领域数据架构实现指南
在当今的技术环境中，构建一个针对专业领域的大模型是一项复杂的任务，涉及到多个阶段的规划与实施。本文将为你提供一个清晰的流程，以及每一步所需的代码和说明，帮助你理解和实现大模型数据架构。
## 流程步骤
| 步骤 | 阶段名称 | 说明 |
|------|----------------
# 阿里大模型与数据湖架构
在互联网技术迅猛发展的今天，阿里巴巴等大型企业不断探索并完善数据处理和人工智能的结合。阿里大模型与数据湖的架构正是这样的一个创新探究。本文将带您了解这一架构的基本概念、组成部分以及实现示例。
## 什么是数据湖？
数据湖是一种用于存储大量结构化和非结构化数据的存储系统。它的特点在于可以将各种数据格局的数据都无差别地存储，无需预先处理或筛选。这一特性使得数据湖在大数
MVC 架构引用自 WiKi: MVC模式（Model–view–controller）是软件工程中的一种软件架构模式，把软件系统分为三个基本部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。结构示意图通过下图可以看到，视图（View）层: 一般指可视化界面模型（Model）层: 指业务逻辑控制器（Controller）层: 用来调度View层和Model层,起到桥接的作
在大模型发展历程中，有两个比较重要点：第一，Transformer 架构。它是模型的底座，但 Transformer 不等于大模型，但大模型的架构可以基于 Transformer；第二，GPT。严格意义上讲，GPT 可能不算是一个模型，更像是一种预训练范式，它本身模型架构是基于 Transformer，但 GPT 引入了“预测下一个词”的任务，即不断通过前文内容预测下一个词。之后，在大量的数据上进
title: 【CUDA 基础】4.1 内存模型概述
categories:
- CUDA
- Freshman
tags:
- CUDA内存模型
- CUDA内存层次结构
- 寄存器
- 共享内存
- 本地内存
- 常量内存
- 纹理内存
- 全局内存
toc: true
date: 2018-04-28 22:28:08Abstract: 本文介绍CUDA编程的内存模型个概述，主要讲解CUDA
2020年底，DeepMind旗下人工智能（AI）系统AlphaFold在蛋白质分子结构预测领域取得了史无前例的进步。这不仅有力推动了生命科学领域的发展，也愈发印证了具备掌握“暗知识”能力的AI能够助力人们直接跳过在“未知”暗箱中摸索的过程，而直接抵达“新知”的彼岸。 因此，也就不难理解近年来日渐成熟且炙手可热的人工智能辅助药物发现(以下称AIDD：AI Drug Design)为何在短
自然语言处理的基本方法基于词向量的表达： 1.count-based 设置一个词窗口，然后根据这个词窗口生成共现矩阵，然后进行SVD分解 2.prediction-based 这种方法最后一步softmax的计算量太大，要对几十万维的向量进行点积，一般流行把softmax改为sigmoid函数，正确的例子，结果靠近1，负采样得到一些错误的例子，结果靠近0，一起参与训练ELMO 一共4层 基于上下文
转载
2023-10-26 21:16:55
107阅读
数学建模常见题型及模型常见问题：评价、优化、预测评价类赛题建模流程及总结评价类问题即评价A、B（orC）谁最好评价类常用算法层次分析法，适用于数据量较小，评价指标较少类问题灰色关联分析法，适用于数据量较小，样本数据具有时间序列特性TOPSIS综合评价算法，适用于指标较多且指标之间相互独立的问题模糊综合评价法，经济领域多因素、多层次的复杂问题神经网络算法，评价新颖问题，传统问题很难获得指标权重，即找
1.背景介绍深度学习模型优化：模型压缩与存储深度学习已经成为人工智能领域的核心技术，其中模型优化是一个至关重要的方面。随着深度学习模型的复杂性和规模的增加，存储和计算的需求也随之增加。因此，模型压缩和存储优化变得至关重要。本文将介绍深度学习模型优化的核心概念、算法原理、具体操作步骤和数学模型公式，以及一些实例和未来发展趋势。1.1 深度学习模型优化的重要性深度学习模型优化的主要目标是减少模型的大小
Struts 框架是对 MVC 模型的一种实现，它也是对观察者 模式的一种应用。Struts 由一些用 servlet 编写的类组成，这些 类实现了 MVC 的主要功能，并且提供了一套可重用的组件， 它还定义了一组概念、方法的抽象；我们可以在实现时调用 已有组件的方法，并且可以实现抽象的接口；Struts 还把复杂 的 MVC 运行机制进行了封装，使我们只要把这些类安装在 web 容器上后，进行很
# 实现AI大模型架构
最近，随着人工智能技术的发展，AI大模型架构在各行业中得到了广泛应用。本文将向你介绍如何实现AI大模型架构，让你能够快速上手并开始构建自己的AI模型。
## 流程概览
下面是实现AI大模型架构的基本步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 构建模型架构 |
| 3 | 训练模型 |
| 4 | 评估模型
OSI七层模型 1.物理层：主要定义物理设备标准，如网线的接口类型、光纤的接口类型、各种传输介质的传输速率等。它的主要作用是传输比特流。这一层的数据叫做比特。 2.数据链路层：定义了如何让格式化数据以帧为单位进行传输，以及如何让控制对物理介质的访问。这一层通常还提供错误检测和纠正，以确保数据的可靠传输。 3.网络层：在位于不同地理位置的网络中的两个主机系统之间提供连接和路径选择。Intern
# 实现大模型系统架构的指南
作为一名刚入行的开发者，你可能会对如何构建一个大模型系统架构感到困惑。在这篇文章中，我将为你提供一个详细的流程，以及在此流程中每一步所需的代码示例和注释。最后，我们将展示关系图和类图，以帮助你全面理解整个系统架构。
## 整体流程
为了实现大模型系统架构，我们可以将工作分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 |
GPU的硬件组成GPU 是一种专门为图形处理而设计的处理器，它的设计目标是在处理大规模、高并发的图形数据时提供高效的计算能力。与 CPU 相比，GPU 的处理器数量更多，每个处理器的计算能力相对较弱，但它们可以同时处理大量的数据，从而提供更高的计算效率。GPU 的硬件组成包括：处理器单元(Processing Units，PU)：又称为流处理器(Stream Processor)，是 GPU 的核
介绍基于大规模预训练 LLM 的语言模型彻底改变了自然语言处理领域。因此，使机器能够以惊人的准确性理解和生成类似人类的文本。要真正欣赏 LLM 的功能，必须深入研究其内部工作原理并了解其架构的复杂性。通过揭开 LLM 语言模型架构背后的奥秘，我们可以获得有关这些模型如何处理和生成语言的宝贵见解，为语言理解，文本生成和信息提取进步铺平道路。在这篇博客中，我们将深入探讨 LLM 的内部运作，并揭示使他
数据架构、数据模型、数据管理相关知识，有很多经典可借鉴的
转载
2022-12-27 10:47:25
53阅读
# 大模型工程架构的探索
随着人工智能技术的飞速发展，大型预训练模型（如GPT、BERT等）在自然语言处理等多个领域展现出了巨大的潜力。要有效利用这些模型，合理的工程架构至关重要。本文将简要介绍大模型工程架构的基本组成部分，并通过代码示例强调其实现方式。
## 1. 工程架构的组成
大模型工程架构通常包括几个关键模块：
- **数据处理模块**：用于清洗和准备训练数据。
- **模型训练模
