大家好，我是三友~~在很久之前，我写过两篇关于OpenFeign和Ribbon这两个SpringCloud核心组件架构原理的文章但是说实话，从我现在的角度来看，这两篇文章的结构和内容其实还可以更加完善刚好我最近打算整个SpringCloud各个组件架构原理的小册子所以趁着这个机会，我就来重新写一下这两篇文章，弥补之前文章的不足这一篇文章就先来讲一讲OpenFeign的核心架构原理整篇文章大致分为以下四个部分的内容：第一部分，脱离于SpringCloud，原始的Feign是什么样的？第二部分，Feign的核心组件有哪些，整个执行链路是什么样的？第三部分，SpringCloud是如何把Feign融
实践说明：基于RHEL7(CentOS7.9)部署docker环境(23.0.1、24.0.2)，所构建的php7.4.33镜像应用于RHEL7-9(如AlmaLinux9.1)，但因为docker的特性，适用场景是不限于此的。文档形成时期：2017-2023年因系统或软件版本不同，构建部署可能略有差异，但本文未做细分，对稍有经验者应不存在明显障碍。因软件世界之复杂和个人能力之限，难免疏漏和错误，欢迎指正。文章目录PHP7.4模组选择说明官方php:7.4.33-fpm镜像的临时容器临时容器默认模组创建自定义网络php7.4.33_Dockerfilephp模组部署说明构建镜像运行容器php配
清华系2B模型杀出支持离线本地化部署，可以个人电脑或者手机上部署的多模态大模型，超越Mistral-7B、LLaMA-13B。2月1日，面壁智能与清华大学自然语言处理实验室共同开源了系列端侧语言大模型MiniCPM，主体语言模型MiniCPM-2B仅有24亿（2.4B）的非词嵌入参数量。在综合性榜单上与Mistral-7B相近，在中文、数学、代码能力表现更优，整体性能超越Llama2-13B、MPT-30B、Falcon-40B等模型。具体开源模型包括：基于MiniCPM-2B的指令微调与人类偏好对齐的MiniCPM-2B-SFT/DPO。基于MiniCPM-2B的多模态模型MiniCPM-V
我通过从facebook.com生成的这段代码添加了Facebook聊天插件(function(d,s,id){varjs,fjs=d.getElementsByTagName(s)[0];if(d.getElementById(id))return;js=d.createElement(s);js.id=id;js.src='https://connect.facebook.net/en_US/sdk/xfbml.customerchat.js';fjs.parentNode.insertBefore(js,fjs);}(document,'script','facebook-jss
2月22日，谷歌在官网宣布，开源大语言模型Gemma。Gemma与谷歌最新发布的Gemini 使用了同一架构，有20亿、70亿两种参数，每种参数都有预训练和指令调优两个版本。根据谷歌公布的测试显示，在MMLU、BBH、GSM8K等主流测试平台中，其70亿模型在数学、推理、代码的能力超过Llama-2的70亿和130亿，成为最强小参数的类ChatGPT模型。目前，Gemma可以商用，并且普通笔记本、台式机就能跑，无需耗费巨大的AI算力矩阵。Kaggle地址：https://www.kaggle.com/models/google/gemma/code/huggingface地址：https://
原贴地址：https://testerhome.com/topics/39091前言国内访问chatgpt太麻烦了，还是本地自己搭一个比较快，也方便后续修改微调啥的。之前llama刚出来的时候在mac上试了下，也在windows上用conda折腾过，环境配置步骤太多，都没跑起来。最近网上看到有预编译的，对环境要求降低了非常多，所以早上试了下，终于跑起来了。使用平台系统：windows10硬件：i512400F+32GB内存+RTX3090显卡具体步骤主要参考 llama.cpp教程：Windows系统上无需编译，直接运行一个自己的LLaMA2-怕刺 。基本上使用的都是已经预编译好的软件，不用特
基于节点分层的配网潮流前推回代方法matlab程序（IEEE33节点潮流计算）摘要：结合配电网特有的辐射状特点，提出了一种新的基于节点分层的配网潮流前推回代方法。该方法利用配网支路及其节点参数所形成的节点-节点关联矩阵推导出节点分层矩阵及其对应的上层节点矩阵，再根据所形成的分层矩阵及其对应的上层节点矩阵利用前推支路电流和回代电压进行计算。通过对算例的编程计算，结果表明所提的算法有效、快速及实用。关键词：配电网；潮流；前推回代算法1配电网节点分层拓扑分析1.1配电网原始数据描述结合配电网呈辐射状的特点，用节点分层方法来描述，配电网的原始数据采用下面的格式：支路参数矩阵BranchM：{支路所连节
除了白月光我们也需要朱砂痣 我最近也在反思，可能有时候算法和论文也不是每个读者都爱看，我也会在今后的文章中加点code或者debug模型的内容，也许还有一些好玩的应用demo，会提升这部分在文章类型中的比例 今天带着大家通过代码角度看一下Llama,或者说看一下Casual-LLM的Transfomer到底长啥样 对Transfomer架构需要更了解的读者，可以先看这个系列小周带你读论文-2之"草履虫都能看懂的Transformer老活儿新整"Attentionisallyouneed(1)(qq.com)小周带你读论文-2之"草履虫都能看懂的Transformer老活儿新整"At
LLaMA2的部署使用LLaMA2申请下载下载模型启动运行Llama2模型文本补全任务实现聊天任务LLaMA2编程WebUI操作LLaMA2申请下载访问metaai申请模型下载，注意有地区限制，建议选其他国家申请后会收到邮件，内含一个下载URL地址，后面会用到下载模型访问LLama的官方GitHub仓库，下载该项目gitclonehttps://github.com/facebookresearch/llama进入llama项目目录，增加download.sh脚本权限chmod+xdownload.sh执行download.sh脚本，输入邮件中的URL地址，然后选择下载模型，等待下载即可(ba
macOS、Windows、Linux、Docker等各个平台通过ollama一键部署谷歌最新开源的gemma大模型，免费开源离线部署使用超越chatgpt4。谷歌最强开源大模型亮相！Gemini技术下放，笔记本就能跑，可商用。谷歌12天连放三个大招9日-宣布其最强大模型GeminiUltra免费用，于2023年12月发布时在MMLU（大规模多任务语言理解）测评上超过人类专家，在32个多模态基准中取得30个SOTA（当前最优效果），几乎全方位超越GPT-4，向OpenAI发起强势一击。16日-放出大模型“核弹”Gemini1.5，并将上下文窗口长度扩展到100万个tokens。Gemini1.
