【AI实战】大模型LLM部署推理框架的vLLM应用vLLM介绍环境配置环境要求安装vllm算力要求算力查询方法算力问题Quickstart离线批量推理APIServer兼容OpenAIServerServing分布式推理和服务使用SkyPilot运行服务模型vLLM支持的模型添加自己的模型参考vLLM介绍vLLMisafastandeasy-to-uselibraryforLLMinferenceandserving.vLLM速度很快:State-of-the-artservingthroughputEfficientmanagementofattentionkeyandvaluememory
尽管大语言模型LLM(LargeLanguageModel)在各种应用中取得了巨大成功，但它也容易受到一些Prompt的诱导，从而越过模型内置的安全防护提供一些危险/违法内容，即Jailbreak。深入理解这类Jailbreak的原理，加强相关研究，可反向促进人们对大模型安全性防护的重视，完善大模型的防御机制。不同于以往采用搜索优化或计算成本较高的推断方法来生成可Jailbreak的Prompt，本文受米尔格拉姆实验（Milgramexperiment）启发，从心理学视角提出了一种轻量级Jailbreak方法：DeepInception，通过深度催眠LLM使其成为越狱者，并令其自行规避内置的安
第十五届（2022年）山东省职业院校技能大赛高职组信息安全管理与评估竞赛试题第一阶段竞赛项目试题根据信息安全管理与评估技术文件要求，第一阶段为网络平台搭建与网络安全设备配置与防护。本文件为信息安全管理与评估项目竞赛-第一阶段试题。介绍竞赛阶段任务阶段竞赛任务第一阶段平台搭建与安全设备配置防护任务1网络平台搭建任务2网络安全设备配置与防护所需的设备、机械、装置和材料所有测试项目都可以由参赛选手根据基础设施列表中指定的设备和软件完成。评分方案本阶段竞赛项目分数为300分。注意事项赛题第一阶段请按裁判组专门提供的U盘中的“XXX-第1阶段-答题模板”中的要求提交答案。选手需要在U盘的根目录下建立一个
0.环境租用了1台GPU服务器，系统ubuntu20，TeslaV100-16GB（GPU服务器已经关机结束租赁了）SSH地址：*端口：17520SSH账户：root密码：Jaere7pa内网：3389，外网：17518VNC地址：*端口：17519VNC用户名：root密码：Jaere7pa硬件需求，ChatGLM-6B和ChatGLM2-6B相当。量化等级 最低GPU显存FP16（无量化） 13GBINT8 10GBINT4 6GB1.基本环境1.1测试gpunvidia-smi(base)root@ubuntuserver:~#nvidia-smiTueSep1202:0
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：DevAI。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LightAD。1.
LLM作为研究工具，能否帮助科学研究带来新的突破？今天微软AI4ScienceResearch抛出一篇230页的重磅论文，告诉所有的科研人员：LLM（GPT-4）太强了，赶快想办法用起来！论文地址：https://arxiv.org/abs/2311.07361报告中，作者将以GPT-4为重点，深入研究LLM在科学发现和科学研究方面的表现。研究领域包括：药物发现、生物学、计算化学（密度泛函理论(DFT)和分子动力学(MD)）、材料设计和偏微分方程(PDE)。研究主要分为两个部分，首先是让专家对GPT-4在相关领域的知识储备做出评估，了解模型对复杂科学概念和关系的理解。然后，研究人员还让GPT-
TensorRT-LLM初体验千呼万唤始出来，备受期待的Tensorrt-LLM终于发布，发布版本0.5.0。github:https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main1.介绍TensorRT-LLM可以视为TensorRT和FastTransformer的结合体，旨为大模型推理加速而生。1.1丰富的优化特性除了FastTransformer对Transformer做的attention优化、softmax优化、算子融合等方式之外，还引入了众多的大模型推理优化特性：Multi-headAttention(MHA)Multi-queryAtte
全国职业院校技能大赛高等职业教育组信息安全管理与评估任务书模块三网络安全渗透、理论技能与职业素养比赛时间及注意事项本阶段比赛时长为180分钟，时间为9:00-12:00。【注意事项】（1）通过找到正确的flag值来获取得分，flag统一格式如下所示：flag{}这种格式在某些环境中可能被隐藏甚至混淆。所以，注意一些敏感信息并利用工具把它找出来。注：部分flag可能非统一格式，若存在此情况将会在题目描述中明确指出flag格式，请注意审题。（2）选手首先需要在U盘的根目录下建立一个名为“BGWxx”的文件夹（xx用具体的工位号替代），请将赛题第三阶段所完成的“信息安全管理与评估竞赛答题卡-模块三”
引子这个周末OpenAI搞了一个大新闻，围绕SamAltman和IlyaSutskever的各种讨论遍地开花，而其中一个关注点就是他们对于AGI降临态度上的偏差。本文不打算讨论公司治理和办公室政治，而是用一些思维实验和大家都公认的现象来分析纯理论而言AGI会如何降临。一个基本的结论就是：如今的GPT模型注定会诞生AGI。更关心论证的朋友可以直接跳过前两个介绍基础知识的段落直接看后续的推理过程。不过限于篇幅，这篇里仅仅提出了问题，具体分析会在后续文章中给出。本文提出了意识和载体之间可能存在的辩证依赖关系，提出了一个识别自我意识的途径，可能是所有AI研究者长期等待的一个假说理论的雏形AGI的一般定
在之前的LLMAgent+DB的章节我们已经谈论过如何使用大模型接入数据库并获取数据，这一章我们聊聊大模型代理在数据分析领域的应用。数据分析主要是指在获取数据之后的数据清洗，数据处理，数据建模，数据洞察和数据可视化的步骤。可以为经常和数据打交道，但是并不需要太过艰深的数据分析能力的同学提供日常工作的支持，已看到很多BI平台在尝试类似的方案。这里我们聊两篇论文：Data-Copilot和InsightPilot,主要参考一些有意思的思路~数据分析：Data-Copilotpaper:Data-Copilot:BridgingBillionsofDataandHumanswithAutonomou
