文章目录背景什么是提示工程？从零开始：准备工作设计提示调用大语言模型实际应用示例文字创作助手代码生成持续优化与迭代数据隐私与安全性可解释性与透明度总结AI提示工程实战：从零开始利用提示工程学习应用大语言模型【文末送书-19】⛳粉丝福利：文末推荐与福利免费包邮送书！背景随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型如GPT-4等在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成果。而对于普通用户而言，如何利用这些强大的模型进行实际应用成为一个备受关注的话题。本文将介绍一种称之为“提示工程”的方法，通过简单的提示构建，让大语言模型为我们提供有用的信息或完成特定任务。什么是提示工程？提示工程，或称作PromptEngin
k8s和openstack无疑是当今云计算领域的两大巨头，它们分别占据着IaaS和PaaS领域的事实标准，经常被拿来一起比较。我记得大概在三四年前k8s如火如荼的发展的时候，“openstack已死”，“openstack没落了”之类的文章层出不穷。但是这么年过去了openstack老当益壮依然在云计算领域占有重要地位，而且还有一个多月，openstack字母表的最后一个版本就要发布了，可喜可贺。这篇文章，我们再来仔细的对比一下openstack和k8s。提到云计算，那必然离不开三大件：计算，存储，网络。本文就从这三个维度在加上社区和各自架构来仔细对比k8s和openstack，希望大家在技术
命令手册的官方文档可以在这里查看：dockerCommand-lineref1.启动docker容器$dockerrun-i-tubuntu/bin/bash以上命令基于镜像ubuntu启动了一个容器，并在启动容器时，运行/bin/bash命令。通过-i和-t选项，可以获取该容器运行时的交互终端，这样才能和容器交互。通过docker的ps命令可以查看一下：#查看正在运行的容器$dockerps#查看所有容器，包括已经停止的$dockerps-a#查看所有容器的id$dockerps-a-q可以看到有一个运行的image。所以，容器是一个动态的概念，可以理解成一个运行状态的images。而ima
1.简介1.1Traefik简介Traefik是一个为了让部署微服务更加便捷而诞生的现代HTTP反向代理、负载均衡工具。它支持多种后台(Docker,Swarm,Kubernetes,Marathon,Mesos,Consul,Etcd,Zookeeper,BoltDB,RestAPI,file…)来自动化、动态的应用它的配置文件设置。它是一个边缘路由器，它会拦截外部的请求并根据逻辑规则选择不同的操作方式，这些规则决定着这些请求到底该如何处理。Traefik提供自动发现能力，会实时检测服务，并自动更新路由规则。1.2Traefik核心组件从上图可知，当请求Traefik时，请求首先到entry
分词概述随着信息技术的发展，网络中的信息量成几何级增长逐步成为当今社会的主要特征。准确提取文本关键信息，是搜索引擎等领域的技术基础，而分词作为文本信息提取的第一步则尤为重要。分词作为自然语言处理领域的基础研究，衍生出各类不同的文本处理相关应用。基本概念分词模块提供了文本自动分词的接口，对于一段输入文本，可以自动进行分词，同时提供不同的分词粒度。开发者可以根据需要自定义分词粒度。约束与限制当前只支持中文语境。分词文本限制在500个字符以内，超过字符数限制将返回参数错误。文本需要为UTF-8格式，格式错误不会报错，但分析结果会不准确。Engine支持多用户同时接入，但是不支持同一用户并发调用同一特
前言目前https是刚需，但证书又很贵，虽然阿里云有免费的，但没有泛域名证书，每有一个子域名就要申请一个证书，有效期1年，1年一到全都的更换，太麻烦了。经过搜索，发现了自动更新证书神器cert-manager；当然cert-manager是基于k8s的。安装采用Helm方式Chart地址：https://artifacthub.io/packages/helm/cert-manager/cert-managerGithub地址：https://github.com/cert-manager/cert-manager版本要求：k8s>1.20一、安装cert-manager(1.13.3)安装自
背景在当下开源大语言模型火热的背景下，有很大一部分开发者希望本地部署开源LLM，用于研究LLM或者是基于开源LLM构建自己的LLM应用。笔者也正在尝试通过开源社区的一系列相关优秀项目，通过本地化部署服务来构建自己的LLM应用。那么本地部署一个开源LLM来构建一个聊天应用需要哪些准备呢？本地环境的准备：因为我们需要在本地部署一个开源的大模型，所以你需要准备一个相当硬核的本地环境。硬件上需要一台拥有高性能大显存的NVDIA显卡、大容量高速内存以及大容量固态硬盘，软件上则需要安装显卡驱动、CUDA、Python环境。笔者这次选择跑Baichuan-chat-13B模型为例，我的基本配置是CPUi9-
一、统一日志管理的整体方案通过应用和系统日志可以了解Kubernetes集群内所发生的事情，对于调试问题和监视集群活动来说日志非常有用。对于大部分的应用来说，都会具有某种日志机制。因此，大多数容器引擎同样被设计成支持某种日志机制。对于容器化应用程序来说，最简单和最易接受的日志记录方法是将日志内容写入到标准输出和标准错误流。但是，容器引擎或运行时提供的本地功能通常不足以支撑完整的日志记录解决方案。例如，如果一个容器崩溃、一个Pod被驱逐、或者一个Node死亡，应用相关者可能仍然需要访问应用程序的日志。因此，日志应该具有独立于Node、Pod或者容器的单独存储和生命周期，这个概念被称为集群级日志记
本节介绍了用于处理特征的算法，大致可以分为以下几组：提取（Extraction）：从“原始”数据中提取特征。转换（Transformation）：缩放、转换或修改特征。选择（Selection）：从更大的特征集中选择一个子集。局部敏感哈希（LocalitySensitiveHashing,LSH）：这类算法结合了特征转换的方面与其他算法。本章节主要讲转换1FeatureTransformersTokenizer（分词）分词是将文本（如一个句子）拆分成单独词汇（通常是单词）的过程。一个简单的Tokenizer类提供了这项功能。下面的例子展示了如何将句子分割成单词序列。RegexTokenizer
目录k8sRBAC权限管理详解一、简介二、用户分类 1、普通用户 2、ServiceAccount三、k8s角色&角色绑定 1、授权介绍： 1.1定义角色： 1.2绑定角色： 1.3主体（subject）2、角色（Role和ClusterRole） 1、Role示例：2、ClusterRole示例:3、面向用户的默认的ClusterRole3、角色绑定（RoleBinding和ClusterRoleBinding）1、RoleBinding示例：2、ClusterRoleBinding示例4、对主体的引用1、RoleBinding示例：角色绑定主体
