微服务架构便于创建边界明确定义的灵活独立服务。这种可扩展的方法使开发人员能够在不影响整个应用程序的情况下单独维护和完善服务。然而，若要充分发挥微服务架构的潜力、特别是针对基于人工智能的聊天应用程序，需要与最新的大语言模型（LLM，比如Meta LLama V2和OpenAI的ChatGPT）以及基于各种应用程序用例发布的其他经过微调的LLM进行强大的集成，从而为多样化的解决方案提供多模型方法。LLM是大规模模型，可以基于不同数据训练生成类似人类的文本。通过从互联网上数十亿的单词中学习，LLM了解上下文并生成不同领域的调整后内容。然而，由于需要独特的接口、访问端点和每个模型的特定载荷，将各种LL
一准备工作下面是构建这个应用程序时将使用的软件工具:1.Llama-cpp-python 下载llama-cpp,llama-cpp-python[NLP]Llama2模型运行在Mac机器-CSDN博客2、LangChainLangChain是一个提供了一组广泛的集成和数据连接器，允许我们链接和编排不同的模块。可以常见聊天机器人、数据分析和文档问答等应用。3、sentence-transformersentence-transformer提供了简单的方法来计算句子、文本和图像的嵌入。它能够计算100多种语言的嵌入。我们将在这个项目中使用开源的all-MiniLM-L6-v2模型。4、FAISS
作者：寒斜阿里云智能技术专家「本文是“在Serverless平台上构建AIGC应用”系列文章的第一篇文章。」前言随着ChatGPT以及StableDiffusion，Midjourney这些新生代AIGC应用的兴起，围绕AIGC应用的相关开发变得越来越广泛，有呈井喷之势，从长远看这波应用的爆发不仅仅是停留在形式之上，更是在各个领域产生实际的生产力价值，比如办公领域有copilotsystem365，钉钉智能；代码编程领域有githubcopilot，cursoride； 文娱领域的妙鸭相机；可以肯定的是未来AIGC的应用数量会更多，类型也会更加丰富，企业的内部软件或者SOP都会尽可能的跟AI进
前言本章实现网页video标签录制mp4视频或webm视频并下载。视频录制这种计算密集型任务比较重，比较适合放在后台进行实现，本章适合前端任务不太重的短时间视频录制，长时间录制建议还是走后台录制并提供下载地址给网页前端即可。所以本章只适用于短时间的视频录制并下载，录制时间太长的视频会导致浏览器卡死、变慢等问题。前面已经实现了视频截图《浏览器网页JavaScript实现视频截图并下载，base64图片下载，video标签、hls.js、flv.js和webrtc等方式播放的视频进行截图并下载》的功能，需要对视频进行截图功能的可以参考。几个问题解答：需要注意的是video/mp4和video/mp
videojs介绍免费，开源插件多可自定义【推】虽然，但是Videojs算好了，但我觉得有点杂，特别是文档与插件，且自定义插件有点困难，也可能是我比较菜吧相比之下，我还是强烈推荐【Xgplayer——点我进入】备用地址http://t.csdn.cn/H0cAVXgplayer优点优雅、美观文档清晰明了大厂出品——字节跳动，大厂出品——稳，大厂出品必属精品方便自定义插件/方法对移动端友好，如果做移动端视频播放器，无脑选Xgplayer就行。支持弹幕支持音乐播放器与歌词滚动videojs下载cnpminstall--save-devvideo.jsvideojs官网videojs官网备用地址ht
安装插件 ：注意需要引入 videojs-contrib-hls，否则无法播放hls流文件 npminstallvue-video-player@5.0.1--savenpminstallvideojs-contrib-hls@5.15.0--savemain.js引入require('vue-video-player/src/custom-theme.css')require('video.js/dist/video-js.css')importVideoPlayerfrom'vue-video-player'importhlsfrom"videojs-contrib-hls";Vue.u
0 背景 虽然网络上已经有很多类似的文章，但是讲linux 上通过 stable-diffussion-webui整合各类生产力插件的还比较少，而且亲测有效的更是凤毛菱角。为了帮助大家避坑，笔者特意利用休息的时间写了这篇文章。力求让小白玩家也能够上手。 在linux整合stable-difussion有什么用： 1、帮助创作者提高生产力。因为主流的A100、H100等显卡都是跑在服务器上面的专业卡，而服务器99%是用Linxu系统。当然您硬是要给服务器装Windows也是可以的，但实际上可能会造成性能浪费。在Linux服务器上配置一台A100显卡的GPU服务器即使是用40G版
引言模型简介依赖安装模型inference代码补全4-bit版模型代码填充指令编码CodeLlamavsChatGPTvsGPT4小结引言青山隐隐水迢迢，秋尽江南草未凋。小伙伴们好，我是《小窗幽记机器学习》的小编：卖热干面的小女孩。紧接前文：今天这篇小作文作为代码大语言模型CodeLlama的下篇，主要介绍如何在本地部署CodeLlama，同时介绍如何对CodeLlama做模型量化。最后，对比CodeLlama、ChatGPT和GTP4这三者的代码生成效果。模型简介官方发布了3类CodeLlama模型，每类都有三种模型尺寸：CodeLlama：Base模型(即常说的基座模型)，为通用的代码生成
vue使用vue-video-player加载视频(铺满容器)安装npminstallvue-video-player--savemain.js引入importVideoPlayerfrom"vue-video-player"import"video.js/dist/video-js.css"import"vue-video-player/src/custom-theme.css"import"videojs-flash"Vue.use(VideoPlayer)使用divclass="spItemBox"v-for="(item,i)invideoList":key="i">video-pla
LLMs之Vicuna：在Linux服务器系统上实Vicuna-7B本地化部署(基于facebookresearch的GitHub)进行模型权重合并(llama-7b模型与delta模型权重)、模型部署且实现模型推理全流程步骤的图文教程(非常详细)导读：因为Vicuna的训练成本很低，据说只需要$300左右，所以，还是有必要尝试本地化部署一下Vicuna-7B。根据论文描述，>>关于Vicuna-13B的推理效果，优于LLaMA-13B和Alpaca-13B，据说达到了ChatGPT的90%以上的能力。>>关于Vicuna-13B的评估，该方法是对各个模型Alpaca、LLaMA、ChatGP
