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云端服务器应用实践:函数计算X 通义千问快速部署 AI 个人助手应用

🎬鸽芷咕:个人主页 🔥个人专栏:《写作技巧》《C++干货基地》⛺️生活的理想,就是为了理想的生活!文章目录一、函数计算X通义千问是什么二、部署AI个人助手应用操作步骤2.1领取资源立即试用2.3开始部署2.4获取api-key密码2.4注意事项三、访问部署网站写小说三、体验AI个人助手应用3.1进入AI个人助手界面3.2写小说体验3.3写代码体验📝全篇总结一、函数计算X通义千问是什么通义千问,是阿里云推出的一个超大规模的语言模型,功能包括多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解、多语言支持。能够跟人类进行多轮的交互,也融入了多模态的知识理解,且有文案创作能力,能够续写小说,编写邮件等。本次通过

智谱AI大模型ChatGLM3-6B更新,快來部署体验

ChatGLM3是智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B是ChatGLM3系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B引入了如下特性:1.更强大的基础模型: ChatGLM3-6B的基础模型ChatGLM3-6B-Base采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示,ChatGLM3-6B-Base具有在10B以下的基础模型中最强的性能。2.更完整的功能支持: ChatGLM3-6B采用了全新设计的

AI模型部署-TensorRT模型INT8量化的Python实现

AI模型部署:TensorRT模型INT8量化的Python实现本文首发于公众号【DeepDriving】,欢迎关注。概述目前深度学习模型的参数在训练阶段基本上都是采用32位浮点(FP32)来表示,以便能有更大的动态范围用于在训练过程中更新参数。然而在推理阶段,采用FP32的精度会消耗较多的计算资源和内存空间,为此,在部署模型的时候往往会采用降低模型精度的方法,用16位浮点(FP16)或者8位有符号整型(INT8)来表示。从FP32转换为FP16一般不会有什么精度损失,但是FP32转换为INT8则可能会造成较大的精度损失,尤其是当模型的权重分布在较大的动态范围内时。虽然有一定的精度损失,但是转

部署kafka集群后创建主题超时Timed out waiting for a node assignment. Call:createTopics (kafka.admin.TopicCommand

一、起初无非就是更改server.properties中的配置,以下三项1.14.247.152的server.propertiesbroker.id=0log.dirs=/home/chentongchuan/test/kafka/kafka_2.12-3.0.0/dataszookeeper.connect=1.14.247.152:2181,159.75.241.252:2181,112.74.188.40:2181/kafka159.75.241.252的server.propertiesbroker.id=1log.dirs=/test/kafka/kafka_2.12-3.0.0/

Elasticsearch_8.11.4_kibana_8.11.4_metricbeat_8.11.4安装及本地部署_ELK日志部署

文章目录Elasticsearch_8.11.4_kibana_8.11.4_metricbeat_8.11.4安装及本地部署_ELK日志部署分布式引擎Elasticsearch_8.11.4安装及本地部署系统环境要求1Windows安装Elasticsearch下载完成后进行解压,进入bin目录,找到`elasticsearch.bat`脚本文件执行一键启动.启动都选允许访问网络启动后,特别注意一下cmd窗口的一个用户名和一个密码信息,访问登录需要这个用户名密码看到启动的端口访问时候报错,版本8以上,默认SSL证书是开启,我尝试证书关闭是没有成功,下面是生成证书第一步:生成证书,我们在ES的

安谋科技“周易”NPU与飞桨完成II级兼容性测试,助力实现多样化AI部署

近日,安谋科技(中国)有限公司(以下简称“安谋科技”)“周易”NPU系列IP与飞桨已完成II级兼容性测试,测试结果显示,双方兼容性表现良好,整体运行稳定。这是安谋科技加入“硬件生态共创计划”后的阶段性成果。产品兼容性证明本次II级兼容性测试完成了对计算机视觉、智能文本处理、人像分割三大技术领域总计11个模型的验证。经过双方联合严格测试表明,安谋科技“周易”NPU系列IP在ResNet50、ResNeXt50_32x4d、DLA34、PeleeNet、Densenet121、MobileNetV1、MobileNetV2、ch_ppocr_server_v2.0_det、ch_ppocr_ser

【目标检测算法实现之yolov5】 一、YOLOv5环境配置,将yolov5部署到远程服务器上

文章目录一、下载Yolov5代码二、利用winscp将下载好的yolov5-master.zip压缩包传到服务器上三、配置环境(远程服务器端)1.安装miniconda2.创建虚拟环境3.配置yolov5需要的环境激活虚拟环境安装pytorch注释掉requirements中的pytorch安装requirements四、本地pycharm连接远程服务器五、可能遇到的错误1.socket.timeout:Thereadoperationtimedout解决方法一、下载Yolov5代码在官网:https://github.com/ultralytics/yolov5上下载yolov5源代码下载成

Stable Diffusion 本地部署详细教程

目录一、前言二、系统和硬件要求三、安装前说明四、安装步骤5、升级pip(这是管理python环境软件工具),并把资源库换成国内地址为清华镜像。一、前言虽然MJ和SD都可以生成图像,但是为什么我们要考虑使用本地SD部署呢?原因其实很简单:首先,本地部署的使用成本更低,且更加高效;其次,它的功能更强大,更具专业性。然而,本地部署也存在一些缺点。一方面,它对硬件有一定的要求,特别是显卡。另一方面,使用上手需要经过一定的学习,才能熟悉使用。如果你平时只使用在线平台进行AI绘图,那么你只能算是入门级;如果你想达到专业级别,能够熟练地完成绘图任务,甚至商业化应用,那么本地部署就是不可或缺的。接下来教你怎么

IDEA中 热部署插件JRebel安装和激活

        在我们的日常开发工作中,一般是都是IDEA+Tomcat部署运行web项目。项目运行之后,如果你修改了Java代码,想要生效就必须得重启Tomcat服务器才行。改一次代码就要重启一次,真的是太麻烦了,这会严重影响我们的开发效率。那么有没有什么办法让我们不重启服务器就使修改的代码生效呢?当然是有的,需要借助 IDEA热部署插件--JRebel,通过这款插件我们修改代码、配置文件啥的,都不需要重启服务器,只需要我们重新编译项目就能将修改的代码更新部署到服务器上,这样也就极大的提高了我们的开发效率。JRebel是一种Java虚拟机插件,可以让开发人员在不重新启动应用程序的情况下更新代

jenkins自动化部署git 项目,jenkins自动部署前端项目

大家好,小编来为大家解答以下问题,jenkins自动化部署git项目,jenkins自动部署前端项目,今天让我们一起来看看吧!Sourcecodedownload:本文相关源码注:接上一篇博客《python:git及gitlab服务器部署》Jenkins概述•Jenkins是由java编写的一款开源软件•作为一款非常流行的CI(持续集成)工作,用于构建和测试各种项目•Jenkins的主要功能是监视重复工作的执行,例如软件工程的构建或在cron下设置的jobs持续集成•持续集成(CI)是当下最为流行的应用程序开发实践方式•程序员在代码仓库中集成了修复bug、新特性开发或是功能革新•CI工具通过自