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Anaconda安装、源配置、虚拟环境搭建、及Python常用软件安装详解(详细教程)

首先先介绍一下各种安装软件的基本介绍和常见命令  基本介绍:        Anaconda:是可以便捷获取包且对包能够进行管理,同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。conda是包及其依赖项和环境的管理工具。pip是用于安装和管理软件包的包管理器。        PyTorch:是一种用于构建深度学习模型的功能完备框架,是一种通常用于图像识别和语言处理等应用程序的机器学习。同时完全支持gpu。        Pycharm是python的集成开发环境。  常见命令:       anaconda常见命令condai

使用Anaconda创建Python虚拟环境并在Pycharm项目中调用该环境

一、使用Anaconda创建Python虚拟环境1.使用cmd创建虚拟环境在cmd中输入命令:condacreate-nyour_env_namepython=3.7其中:your_env_name为要创建的虚拟环境名,python=3.7为指定python版本为3.7,不加则默认为Anaconda的python版本输入命令后,需要输入一个y并回车。输入完成后,一个python虚拟环境就创建好了。2.查看虚拟环境有时候我们需要查看我们的虚拟环境,可以在cmd里面输入:condaenvlist就可以查看所有的python虚拟环境了。如下图所示,目前共有两个虚拟环境*号表示目前所处的环境位置3.激

ChatGPT重磅升级!集简云支持GPT4 Turbo Vision, GPT4 Turbo, Dall.E 3,Whisper等最新模型

在11月7日凌晨,OpenAI全球开发者大会宣布了GPT-4的一次大升级,推出了GPT-4Turbo号称为迄今为止最强的大模型。此次GPT-4的更新和升级在多个方面显示出强大的优势和潜力。为了让集简云用户能快速体验新模型的能力,我们第一时间整理了大会发布的模型,并率先将新模型接入到集简云中:● 新增GPT-4TurbowithVersion: 带视觉识别的GPT4模型●新增GPT-4Turbo模型:支持最大128K上下文内容●新增Dall.E3图像模型●更新Whisper模型●更新GPT-3.5模型●新增GPT3.5FineTuning微调功能新增GPT-4TurbowithVersion:带

Hinton和LeCun再交锋,激辩LLM能否引发智能奇点!LeCun:人类理解能力碾压GPT-4

AI大佬的激战再次掀起。Hinton在线直接点名LeCun,说他对AI接管风险的看法对人类的影响微乎其微。这意味着,他把自己的意见看得很重,而把许多其他同样有资格的专家的意见看得很轻。在Hinton看来,他们之间意见分歧的核心论点是「LLM是真正理解自己说什么」。当然了,一直站在末日派中的Hinton认为大模型有了意识,而LeCun、吴恩达等人却认为LLM不明白自己所说。对此,LeCun反驳道,大模型显然对其阅读和生成的内容有「一些」理解,但这种理解是非常有限和肤浅的。总的来说,目前自回归大模型没有对推理和规划能力,远未及人类水平的智能。恰在近日,LeCun发表了一篇新论文,再提自回归LLM做

人类考92分的题,GPT-4只能考15分:测试一升级,大模型全都现原形了

GPT-4自诞生以来一直是位「优等生」,在各种考试(基准)中都能得高分。但现在,它在一份新的测试中只拿到了15分,而人类能拿92。这套名叫「GAIA」的测试题由来自Meta-FAIR、Meta-GenAI、HuggingFace和AutoGPT的团队制作,提出了一些需要一系列基本能力才能解决的问题,如推理、多模态处理、网页浏览和一般工具使用能力。这些问题对人类来说非常简单,但对大多数高级AI来说却极具挑战性。如果里面的问题都能解决,通关的模型将成为AI研究的重要里程碑。GAIA的设计理念和当前的很多AI基准不一样,后者往往倾向于设计一些对人类来说越来越难的任务,这背后其实反映了当前社区对AGI

武警三维数字沙盘电子沙盘虚拟现实模拟推演大数据人工智能开发教程第15课

部队三维数字沙盘电子沙盘虚拟现实模拟推演大数据人工智能开发教程第15课现在不管什么GIS平台首先要解决的就是数据来源问题,因为没有数据的GIS就是一个空壳,下面我就目前一些主流的数据获取方式了解做如下之我见(主要针对互联网上的一些卫星图,和一些矢量瓦片图)   https://blog.csdn.net/m0_37738114/article/details/80452485 在这之前大家先看看这个,上面介绍了网络上目前主流的互联网平台所使用的座标系。以及这个目前很多使用的纠偏方法https://www.wandouip.com/t5i238176/ 不过上面详细说明了关于算法纠偏的精度问题,

解决问题:Anaconda安装在D盘,新创建的虚拟环境一直在C盘的问

下载安装anaconda时,为了不占用C盘空间,我选择安装路径在D盘,但是新建的虚拟环境总是在C盘中的用户目录下,如下图-1所示,尝试解决了很多次,将最终我的解决方法分享一下,希望对您有所帮助图--1 接下来我的解决办法如下:(我的电脑是win11系统,anaconda是2023.9版本)第一步:找到C盘用户目录下的.condarc文件(如下图-2所示),并用记事本打开图--2第二步: 修改.condarc的内容为以下内容:(直接粘贴复制过去即可)channels: -defaultsshow_channel_urls:truedefault_channels: -https://mirror

自制ST-Link V2.1教程(SWD调试+虚拟串口+虚拟U盘)

文章目录一.关于ST-LINK二.自制ST-LINK硬件1.原理图2.PCB图3.BOM表三.固件烧录四.固件更新五.上电测试六.相关链接七.更新迭代一.关于ST-LINKST-LINK是ST公司开发的一款专门用于STM8、STM32单片机调试的硬件设备,截至到现在官方已经推出三代产品:V1、V2、V3。ST-LINKV1是比较老的版本,官网上显示已经停产。目前市面上很少看见有V1版,基本被V2版取代了。ST-LINKV2是目前比较主流的版本,第一款V2产品诞生于2011年,相比于V1有着更高的通信速率。V2包含两个版本,分别为:ST-LINKV2与ST-LINKV2-1。ST-LINKV2:

Kubernetes:裸机vs虚拟机性能对比

本文对Kubernetes集群在虚拟机和裸机上在CPU、内存、存储和网络性能方面的表现进行了详细的比较和分析。译自DoesKubernetesReallyPerformBetteronBareMetalvs.VMs?,作者OlegZinovyev是Gcore的技术内容编辑,Gcore是一家全球云边缘提供商。他在与云原生技术(包括Kubernetes)相关的各种公司有超过5年的撰稿经验。在转向写作之前,Oleg曾担任过......许多人认为部署在物理机上的Kubernetes集群性能比部署在虚拟机上的要好,但直到现在还没有任何证据支撑这一假设。在Gcore,我们只向客户提供有充分证据支撑的信息,

解决Linux虚拟机IP无法显示的问题

目录问题:两种解决方案,供大家选择使用哦。第一种解决办法:第二种解决办法:1、查看ens33网卡的配置2、修改文件扩展:问题:Linux命令ipa查看ip时,无法显示IP的解决办法。 两种解决方案,供大家选择使用哦。第一种解决办法:刚建好的虚拟机,默认网卡是不开启的!下面输入命令,已 root用户去操作哦!suroot命令切换用户。输入ifupens33命令,可以用来启动Linux系统中ens33这块网卡接口。高效快速的解决问题。第二种解决办法:发现ens33没有inet这个属性,那么就没法通过IP地址连接虚拟机。1、查看ens33网卡的配置在Linux系统中,可以通过vi/vim命令来编辑文