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
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
前言大家好，本文是对Docker数据卷及网络详细讲解，讲解了如何创建使用数据卷，以及如何使用Dockernetwork。希望对大家有所帮助~目录前言一、Docker数据卷1.1、数据卷(Volumes)1.2、数据挂载(Bindmounts)1.3、临时挂载(tmpfsmounts)1.4、-v或--mount标志1.4.1、-v或--volume1.4.2、--mount1.5、数据卷操作1.6、挂载数据卷实操二、Docker网络2.1、Docker网络操作2.2、Docker网络交互2.3、network应用场景一、Docker数据卷Docker数据卷是一种广泛使用的工具，用于确保容器在运
删除掉docker镜像，一直报Error:Nosuchcontainer的错误，解决步骤如下：切换到root用户然后：servicedockerstoprm-rf/var/lib/docker到这里就会发现镜像已经删除干净。附docker常用命令：重启docker服务sudoservicedockerrestart关闭docker服务dockerservicedockerstop开启docker服务dockerservicedockerstart查看当前运行的容器：dockerps查询存在的容器：dockerps-a删除容器：docker-rmCONTAINERID强制删除容器：docker-
dockerserviceps命令dockernode命令dockerstackps命令dockerswarmunlock命令DockerCommand命令官网dockercompose官网dockerservice官网dockernode官网dockercompose官网1、下载私有仓库镜像dockerpullnginx2、dockerswarm常用命令#初始化集群dockerswarminit#查看工作节点的tokendockerswarmjoin-tokenworker#查看管理节点的tokendockerswarmjoin-tokenmanager#加入集群中dockerswarmjo
部署背景：手边频繁变换的linux操作环境导致需要不停的配置基本的MySQL等开发/技术探索环境，docker自身强大的可移植性很好的解决了这个问题！Deploymentbackground:ThefrequentlychanginglinuxoperatingenvironmentathandleadstotheneedtoconstantlyconfigurebasicMySQLandotherdevelopment/technologyexplorationenvironment,docker'spowerfulportabilityisagoodsolutiontothisproble
详情：http://notes.valdikss.org.ru/jabber.ru-mitm/1.前言前阵子有小伙伴对于怎么搭建Matrix有疑问，还专门请咕咕喝咖啡请教==其实Matrix咕咕之前有折腾过，这边就完整分享一下这个项目。PS：这次还包括自己搭建Matrix的客户端——Element（因为国内element似乎被强了，如果你在海外可以直接用官方的Elementapp）Matrix和Element分别是什么？Matrix:Matrix是一个开放的通信协议，用于实时通信，包括即时消息、音频和视频通话。它是去中心化的，这意味着任何人都可以设置自己的Matrix服务器，并与其他Matri
本书涵盖了Docker和Kubernetes的基本概念及常用命令，以及Zookeeper、HDFS、YARN、YARN资源池、HBase、HBase集成Phoenix、Hive、Kafka、Spark、Flink等大数据技术的常用命令。Zookeeper安装kerberos客户端yuminstallkrb5-workstation-y安装Zookeeper客户端wget https://dlcdn.apache.org/zookeeper/zookeeper-3.6.3/apache-zookeeper-3.6.3-bin.tar.gz解压tar-zxvfapache-zook
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
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-
