今天给大家带来雕花建模的教程，希望大家也可以制作出漂亮的雕花模型,效果图如下现在进入教程，首先，在修改面板中找到线的命令，绘制出雕花的一半轮廓线。然后进入到点的子层级（快捷键1），在工具栏面板中打开2.5维捕捉，对图中两个点进行捕捉，Y轴方向对齐。在工具面栏中，选择镜像的方式复制出另一半图形，镜像轴是X轴，用实例复制通过捕捉就可以得到完整雕花的外轮廓线再绘制出雕花的内部结构线条鼠标右键找到附加，把
从零开始的Python教程 – 函数和模组 文章目录从零开始的Python教程 -- 函数和模组函数Code ReuseFunctionsFunction ArgumentsFunctions as ObjectsModuleThe Standard Library & pippippip常用命令： 函数Code Reuse代码复用正式开始解释函数之前先说一下代码复用这个概念，简单来说就是
1. 消息通信原理Spark启动消息通信：启动过程主要是进行Master与Worker之间的通信Worker节点向Master发送注册消息Master处理完后，返回注册成功（失败）消息若成功，则Worker定时发送心跳消息给MasterSpark运行时消息通信：应用程序的SparkContext向Master发送应用注册消息Master给该应用分配ExecutorExecutor向SparkCon
在Kubernetes（K8S）中实现大模型集群部署是一项非常重要且常见的任务。大模型指的是复杂的机器学习模型或者大规模的应用程序，而集群部署则是将这些模型部署到多个节点上以提高性能和可靠性。在本文中，我将向您介绍如何在K8S环境中实现大模型集群部署。
整个大模型集群部署的流程主要可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 部署Kuber
参考hugging face的文档介绍：https://huggingface.co/docs/transformers/perf_train_gpu_many#naive-model-parallelism-vertical-and-pipeline-parallelism，以下介绍聚焦在pytorch的实现上。 随着现在的模型越来越大，训练数据越来越多时，单卡训练要么太慢，要么无法存下整个模
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2023-09-26 10:08:42
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关于模型部署可能有很多种概念或者解释。根据看的一些文献和接触的一些开源工具，进行梳理。模型部署说到底，就是通信传输，以及平台存储打通，以及任务的定时工作(定时工作可能偏向于调度了)。 1. 模型部署的抽象理解1.1 模型导出对于新训练完的模型进行通信传输（磁盘io或者网络io），这里可以考虑类似于k8或者hdfs这些大数据或者云计算的工具，将模型存储于分布式环境，即模型从 内存
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2023-12-27 09:45:03
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RAG 是一种结合了信息检索和文本生成的语言模型技术。简单来说，当你向大语言模型（LLM）提出一个问题时，RAG 首先会在一
# Kubeflow部署NLP大模型指南
近年来，自然语言处理（NLP）领域的发展迅猛，大模型如GPT-3、BERT和T5等在多个应用场景中表现出色。为了有效部署和管理这些大规模模型，Kubeflow成为一个备受欢迎的选择。本文将介绍如何使用Kubeflow部署NLP大模型，并提供相应的代码示例与示意图。
## 什么是Kubeflow？
**Kubeflow**是一个在Kubernetes上
随着虚拟化技术的发展，越来越多的web工程采用docker进行部署运维。我们尝试使用docker-compose编排一个后端基于django，前端基于vue，数据库为postgresql并使用nginx进行反向代理的web工程。工程准备Docker安装Docker安装docker-composedjango在python3.7的环境下创建 django-admin startproject doc
JMM（Java memory model）学习Java栈 Java Stack：1、理解定义及原理：先拿出两个栈的生活模型，便于帮助记忆A.弹匣：弹匣装弹理解为入栈，弹匣出单理解为出栈，这样就很好理解了，子弹是先入后出，完美的栈原理模型。栈和弹，有谐音，比便于记忆，要不然过几天又忘记了。B.撤销：ctrl+z 先修改的文档，最后执行撤销动作。2、优势是，存取速度比堆要快，仅次于直接位于CPU中的
想成为高级Android工程师其中熟悉常见的设计模式是必不可少的，这个也是我面试一线互联网公司的深刻体会，首先我们现在介绍最基础也是最常用的设计模式：建造(Builder)模式 建造者模式：将一个复杂的对象的构建与它的表示分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示。 - 抽象建造者角色：提供一个接口，规范产品对象的建造，一般由子类实现。一般来说，产品的组成部分数与建造方法数相同，即有多少组成
# 如何在Ubuntu上使用Docker部署大模型
## 概述
在本文中，我将指导您如何在Ubuntu操作系统上使用Docker容器来部署大型模型。我将按照以下步骤进行介绍，并提供每个步骤所需的具体代码示例。
## 步骤概览
以下是部署大模型的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 安装Docker | 安装Docker引擎以支持容器化应用程序 |
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1 引言 每个设计者在进行Verilog建模时都会形成自己的设计风格，同一个电路设计，用Verilog描述可以写出许多逻辑上等价的模型，而大多数设计者考虑 的主要是代码书写上的方便和功能上是否正确，对设计的模型是否最优化结构却考虑甚少，这样不仅加重了逻辑综合的负担，影响综合效率，而且很可能会导致设计 出的芯片未达到最优的面积和速度。因此，在Verilog建模时
1. 什么是模板 模板定义：模板就是实现代码重用机制的一种工具，它可以实现类型参数化，即把类型定义为参数，从而实现了真正的代码可重用性。 我们知道，C++ 是一种“强类型”的语言，也就是说一个变量，编译器必须确切的知道它的类型，而模板就是构建在这个强类型语言基础上的泛型系统。2. 模板的语法 模板函数 template < typename {类型参数名称}, [ int {Name}=.
文章主要介绍了DeepSeek大模型的本地部署方法、使用方式以及API接入相关内容。首先指出可通过下载Ollama来部署DeepSeek-R1模型，并给出了模型不同参数版本及存储信息。接着说明了如何通过Chatbox官网下载并接入DeepSeek API，以及如何接入本地部署模型。最后提及了DeepSeek官网使用和集成工具使用相关内容。
【IT168 技术】Python和R语言是在数据工程师间最流行的编程语言，但是，它并不能适用于应用程序构建的所有部分。这也就是你为什么有时需要找到一种方法，将Python或R编写的机器学习模型部署到基于.NET等语言的环境中。本文将为大家展示如何使用Web API将机器学习模型集成到.NET编写的应用程序中。Enter: Flask我们可以把Flask作为共享和host机器学习预测的一种方式，然后
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2024-01-12 11:02:13
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Javaweb–JSP开发模型(内含实战项目) 文章目录Javaweb--JSP开发模型(内含实战项目)四种模式实战JSP+JavaBean+Servlet【Model2/MVC】 系统开发模型，即系统开发架构，是整合应用系统程序大的结构。常用的系统结构有三层架构与MVC。这两种架构既有联系，又有区别。这两种架构的使用均是降低为了降低系统模块间的耦合度。 四种模式纯JSP、JSP+JavaBea
借着热点，简单聊聊大模型的部署方案，作为一个只搞过CV部署的算法工程师，在最近LLM逐渐改变生活的大背景下，猛然意识到LLM部署也是很重要的。大模型很火，而且确实有用（很多垂类场景可以针对去训练），并且和Vision结合的大模型也逐渐多了起来。所以怎么部署大模型是一个超级重要的工程问题，很多公司也在紧锣密鼓的搞着。目前效果最好讨论最多的开源实现就是LLAMA，所以我这里讨论的也是基于L
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2024-01-08 15:00:16
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一、什么是模型部署？在典型的机器学习和深度学习项目中，我们通常从定义问题陈述开始，然后是数据收集和准备（数据预处理）和模型构建（模型训练），对吧？但是，最后，我们希望我们的模型能够提供给最终用户，以便他们能够利用它。模型部署是任何机器学习项目的最后阶段之一，可能有点棘手。如何将机器学习模型传递给客户/利益相关者？模型的部署大致分为以下三个步骤：模型持久化持久化，通俗得讲，就是临时数据（比如内存中的
qwen7b.gguf是阿里巴巴的通义千问大模型，7B大模型，7亿参数，至少需要8G内存，越大回复越流畅，
