出品|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）一、商业圈1、阿里云产品集体崩溃，紧急恢复，原因已找到11月12日傍晚，阿里云突然出现事故，导致阿里云崩了、淘宝崩了、闲鱼崩了、钉钉崩了等话题相继登上热搜。据网友反映，阿里全系产品崩了，阿里云多个相关服务均出现了问题，包括淘宝、饿了么、夸克等。据网友反映，阿里云盘疑似出现服务器故障，目前手机端和电脑端均无法登录。淘宝、天猫等电商平台也打不开商品页面；钉钉和语雀等办公软件无法使用；支付宝小程序也出现登录失败。 有一名网友表示，此次宕机可能是开屏跳转整太多带来的后遗症，该网友还表示，没打开过淘宝一次，但各种APP通过跳转带去了淘宝。对此
llama.cpp是近期非常流行的一款专注于Llama/Llama-2部署的C/C++工具。本文利用llama.cpp来部署Llama27B大语言模型，所采用的环境为Ubuntu22.04及NVIDIACUDA。文中假设Linux的用户目录（一般为/home/username）为当前目录。安装NVIDIACUDA工具NVIDIA官方已经提供在Ubuntu22.04中安装CUDA的官方文档。本文稍有不同的是我们安装的是CUDA11.8而不是最新的CUDA版本。这是因为目前PyTorch2.0的稳定版还是基于CUDA11.8的，而在实际各种部署中笔者发现按照PyTorch2.0稳定版来锚定CUDA
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
【内容提要】 实力打造大前端时代，走在时代的钱端！ 实战驱动教学，探索前端黑科技。紧跟企业实际技术选型，追求技术的实用性与前瞻性完美结合！ 本书对大前端技术栈进行了全面的讲解，内容涉及HTML5+CSS3模块、JS模块、jQuery模块、Bootstrap模块、Node.js模块、Ajax模块、ES6新标准、Vue框架、UI组件和模块化编程等，书中引入了丰富的实战案例，实际性和系统性较强，能很好提升你的就业竞争力。书中还引入了3个企业级实战项目，只为打造企业刚需人才。 本书厚度有限，但学习的空间无限。【全书概貌】【前言】 互联网时代，前端无处不在。本书主要针对想进入前端开发行业以及已
花500刀“调教”的70亿参数模型，打败700亿参数的Llama2！且笔记本就能轻松跑，效果媲美ChatGPT。重点：免费、不要钱。HuggingFaceH4团队打造的开源模型Zephyr-7B，鲨疯了。其底层模型是前段时间爆火、由有着“欧洲OpenAI”之称的MistralAI打造的开源大模型Mistral-7B。要知道，Mistral-7B发布不到2周，各种微调版本相继现世，大有Llama刚发布时迅速出现各种“羊驼”之风。而Zephyr能够在各变种中脱颖而出，关键是团队在Mistral的基础上，使用直接偏好优化（DPO）在公开数据集上微调了模型。团队还发现，删除数据集的内置对齐，可以进一步
1.简介：组织机构：Meta（Facebook）代码仓：GitHub-facebookresearch/llama:InferencecodeforLLaMAmodels模型：llama-2-7b、llama-2-7b-chat（后来证明无法实现中文转换）、Chinese-LLaMA-Plus-7B（chinese_llama_plus_lora_7b） 下载：使用download.sh下载硬件环境：暗影精灵7PlusWindows版本：Windows11家庭中文版InsiderPreview22H2内存32GGPU显卡：NvidiaGTX3080Laptop（16G）在完成https://b
前不久Llama中文社区开源了预训练微调大模型Atom-7B，不知道跟前面发布的ChatGLM系列大模型相比较怎么样，就想着拿来体验实测一下。官方项目地址在这里，如下所示：可以看到：截至目前已经有将近5w的star量了。在线体验地址在这里，如下所示：点击【体验一下】，即可跳转到在线demo页面，如下所示：排队使用的用户量很多，所以这里有条件的话最好还是自行下载模型本地化部署。官方社区开放了让众多开发者可以上传自己训练数据集的功能，如下所示：按照提示填写即可，这里官方也给出来了数据样例，如下所示："text""这是一篇博客,其标题是：老友记(二),内容是：她是我高中的第三任同桌,是和老弟有同样星
今天，北京大学软件工程国家工程研究中心知识计算实验室联合四川天府银行AI实验室，正式开源70亿参数的代码大模型CodeShell，成为同等规模最强代码基座。与此同时，团队将软件开发代码助手的完整解决方案全部开源，人手一个本地化轻量化的智能代码助手的时代已经来临！CodeShell代码：https://github.com/WisdomShell/codeshellCodeShell基座模型：https://huggingface.co/WisdomShell/CodeShell-7B代码助手VSCode插件：https://github.com/WisdomShell/codeshell-vs
概述这篇文章探讨了利用多视角微调方法提高数学推理的泛化能力。数学推理在相对较小的语言模型中仍然是一个挑战，许多现有方法倾向于依赖庞大但效率低下的大语言模型进行知识蒸馏。研究人员提出了一种避免过度依赖大语言模型的新方法，该方法通过有效利用具有不同注释格式的现有数学问题数据集来进行训练。区别于过去的方法，该方法充分考虑不同的注释格式，并在训练模型时利用它们。模型通过在输入问题后附加不同的指令来灵活地学习生成多种格式的解决方案。实验结果表明，该方法使得LLaMA-7B模型在超越使用知识蒸馏的先前方法和谨慎建立的基准线的同时，实现了更好的表现。该论文提出的研究方法是一种多视角微调方法，能够高效地利用具
题目要求用10进制的BCD计数器来构造1000计数，其实也是将1000hz的时钟信号改造成1hz，我们首先计算出10的三次方等于1000，需要三个10进制的计数器，去计999的中高低位。最低位的计数器一直在对时钟信号计数，因此enable=1，中间位的计数器在最低位的计数器达到9时计数，因此enable=(Q1==9)，最高位的计数器在中间位的计数器和最低位的计数器同时达到9时才计数。moduletop_module(inputclk,inputreset,outputOneHertz,output[2:0]c_enable);//wire[3:0]Q1,Q2,Q3;assignc_enabl
