欢迎关注我的公众号[极智视界]，获取我的更多经验分享大家好，我是极智视界，本文来介绍一下LLM大模型部署框架之OpenLLM。邀您加入我的知识星球「极智视界」，星球内有超多好玩的项目实战源码下载，链接：https://t.zsxq.com/0aiNxERDq由于LLM大模型在模型结构、模型规模等方面与传统的CNN模型存在着很大的差别，所以LLM大模型的落地部署也会和之前CNN模型的部署存在较大方式上的不同。针对LLM大模型的部署，也新涌现了挺多专门应对这种变化的部署框架，这当然有别于之前CNN的部署推理框架。这个表现在什么地方呢？比如咱们拿之前熟悉的TensorRT去直接部署LLM大模型，你可
我在Android上遇到这个错误:我在“index.android.bundle”中找到了代码行'Sn[e]'，我已将其粘贴在下方(ctrl/command+F):for(varAninSn)xn[An]=Sn[An];for(varDninwn)Pt(!Sn[Dn],"Eventcannotbebothdirectandbubbling:%s",Dn),xn[Dn]=wn[Dn];varkn={eventTypes:En({},Sn,wn),extractEvents:function(e,t,n,o){varr=Sn[e],i=wn[e],a=Pn.getPooled(r||i,t
随着大模型的爆火，投入到生产环境的模型参数量规模也变得越来越大（从数十亿参数到千亿参数规模），从而导致大模型的推理成本急剧增加。因此，市面上也出现了很多的推理框架，用于降低模型推理延迟以及提升模型吞吐量。本系列将针对TensorRT-LLM推理进行讲解。本文为该系列第一篇，将简要概述TensorRT-LLM的基本特性。另外，我撰写的大模型相关的博客及配套代码均整理放置在Github：llm-action，有需要的朋友自取。TensorRT-LLM诞生的背景第一、大模型参数量大，推理成本高。以10B参数规模的大模型为例，使用FP16数据类型进行部署至少需要20GB以上（模型权重+KV缓存等）。第
本文分享自华为云社区《【AIOps】一种全新的日志异常检测评估框架：LightAD，相关成果已被软工顶会ICSE2024录用》，作者：华为云PaaS服务小智。深度学习（DL）虽然在日志异常检测中得到了不少应用，但在实际轻量级运维模型选择中，必须仔细考虑异常检测方法与计算成本的关系。具体来说，尽管深度学习方法在日志异常检测方面取得了出色的性能，但它们通常需要更长的时间来进行日志预处理、模型训练和模型推断，从而阻碍了它们在需要快速部署日志异常检测服务的在线分布式云系统中的采用。本文对现有的基于经典机器学习和深度学习方法的日志异常检测方法进行了实证研究，并提出了一种自动化日志异常检测评估框架Ligh
论文https://arxiv.org/pdf/2309.05519.pdf代码https://github.com/NExT-GPT/NExT-GPT/tree/main1.Motivation现有的多模态大模型大都只是支持输入端的多模态（Text、Image、Video、Audio等），但是输出端都是Text。也有一些现有的输入输出都是多模态的工作，如CoDi、Visual-ChatGPT、HuggingGPT等，这一类工作又存在下述问题因此，本文提出一种端到端训练的，支持任意模态输入输出MM-LLM（MultimodalLargeLanguageModel）——NExT-GPT。2.Ov
目录一、搭建智慧辅导系统——向量数据库实践指南1.1、创建向量数据库并新建集合1.2、使用TKE快速部署ChatGLM1.3、部署LangChain+PyPDF+VectorDB等组件1.4、配置知识库语料1.5、基于VectorDB+LLM的智能辅导助手二、LLM时代的次世代引擎——向量数据库2.1、向量数据库+LLM的效果评估2.2、向量数据库优势分析2.3、向量数据库应用场景和案例三、云上探索实验室——腾讯云向量数据库得益于深度学习的快速发展和数据规模的不断扩大，以GPT、混元、T5等为代表的大语言模型具备了前所未有的自然语言处理和生成能力，然而，在实际应用中，大语言模型的高效存储、检索
在我的Macbook恢复出厂设置后，我遇到了这个奇怪的问题。Androidstudio无法构建项目并且每次构建时都显示相同的问题。注意:我在stackoverflow上发现了多个相同的线程，但没有一个对我有用。这就是为什么我必须把它放在stackoverflow上。Gradleconsole和ManifestInfo可以在下面找到:Grandle控制台日志:[![Executingtasks:\[clean,:app:generateDebugSources,:utilities:generateDebugSources\]Configurationondemandisanincuba
几个月前我们就聊过RAG的经典方案解密Prompt系列14.LLMAgent之搜索应用设计。前几天刚看完openAI在DevDay闭门会议上介绍的RAG相关的经验，有些新的感悟，借此机会再梳理下RAG相关的优化方案。推荐直接看原视频（外网）ASurveyofTechniquesforMaximizingLLMPerformanceRAG最关键的一环其实不是LLM而是相关内容的召回，作为大模型推理的上文，优秀的内容召回应该满足以下条件：多样性和召回率：召回的内容要可以回答问题，并且内容丰富度，包括同一问题多个观点，多角度相关性和准确率：召回内容和问题相关，总不能召回100篇里面只有2篇和问题有关
一种简单的登录设计，密码保存在本地。（直接MD5不安全，别人可以更换本地的密码,得再加一层算法就相对安全一点）当然也可以用加密机或专门存密码的系统来实现，就过于复杂。目标：1、为了避免密码直接写在代码里或本地，通过软件评估报告。2、知道初始密码的人，才能改密码及登录。只知道登录密码只能登录。密码1.初始密码暂时先用这个ASDEedsa@123321，转为MD5写在应用里:5329B69272930C2F9E9F743B11215AFD。修改的密码用MD5计算后保存到注册表https://www.sojson.com/md5/2.首次登录或点重置密码先输入初始密码，再修改密码，再进入主界面。再次
1.目标训出一个统一的embedding模型LLM-Embedder，旨在全面支持LLM在各种场景中的检索增强2.模型的四个关键检索能力knowledge：解决knowledge-intensive任务memory：解决long-contextmodelingexample：解决in-contextlearning（上下文学习）tool：解决toollearning3.要解决的问题嵌入模型必须优化其对LLM的最终检索增强影响，而不是仅仅关注中间检索结果不同的检索任务旨在捕捉不同的语义关系，它们的影响可能受到相互干扰4.basemodel是在BAAI/bge-base-en的基础上训练的5.训练
