在这篇文章中，MosaicML工程师团队分享了如何在生产环境中充分利用流行开源语言大模型（LLM）的最佳实践。此外，他们还提供了围绕模型部署推理服务的指南，以帮助用户更好地选择模型和部署硬件。他们在生产环境中使用了多个基于PyTorch的后端。这些指南是MosaicML工程师团队基于FasterTransformers、vLLM以及NVIDIA的TensorRT-LLM等背后的经验总结而来。MosaicML在今年年中先后开源了MPT-7B、MPT-30B语言大模型，随后被Databricks以13亿美元的价格收购。（以下内容由OneFlow编译发布，转载请联系授权。原文：https://www
跨端动态化开发方案重要性日益凸显，本文对我们团队MCube动态化实践做了总结，为大家提供经验和借鉴。接入背景随着我们工程的需求迭代，暴露出了业务需求量大，分端开发和发版更新成本高等痛点，使用H5页面来代替，在用户体验和性能相较原生有差异，所以我们团队开始了对动态化改造的研究。在做过一些列动态化开发的尝试，并对多种方案进行调研后，我们选择了MCube的动态化方案。之所以选用MCube，是因为它有以下的优点：1.方案成熟，对同为京东体系下的APP来说接入成本非常低，对照文档文档，整个接入的过程并不复杂。2.MCube有丰富原子组件，组件的灵活性非常高。3.完善的组件市场可以很好的满足我们的需求。4
目录一、建立工程文件二、准备所有需要的文件三、添加所有需要的文件四、编译虽然知道正点原子有现成的STM32标准库工程模板，但还是想自己从头开始建立一个自己的模板。一是想要一个干净的空模板，后续编程想要加什么就加什么，别人的工程的话总是有很多不需要的文件，看着乱乱的。二是加深对编程的理解，知道一个工程必须具备哪些基本文件和基本配置，以后报错的时候知道在哪报错，提高纠错能力。初学STM32单片机的时候，往往就倒在了第一步，因为keil-MDK的环境配置比较繁琐，中途会出各种问题。环境配置好后，需要建立一个能跑的工程模板也比较繁琐，需要查找各种资料，这也需要耐心，但这是学习单片机必须经历的过程，后面
虽然ChatGPT已经诞生了一周年，但是大量的人依旧对于生成式AI没有足够的认识。在研发领域，Thoughtworks一直在与不同的大型企业合作，保持开放性的探索。在我负责的Thoughtworks开源社区，我们与外部的几家大型企业一起探索和构建了UnitMesh的诸多开源项目，作为开源AI研发体系的一部分。与生成式AI在其它领域落地不同的是，有大量的企业已经由小作坊的开发方式，转变为规范化、标准化的开发方式。在具备规范化的项目开发流程与验收流程，生成式AI可以更好地提升整体的效能。而从我们观察的情况来看，人们总希望：微调后的模型能一次解决的所有问题。但是，这几乎是不可能的，不论是生成文本还是
1.SpringBootDDD工程MVC架构与DDD架构简单对比MVC架构：老项目将controller、service、manager、dao、bean按照系统模块分在一起，随着项目发展每个包中对象逐渐膨胀，导致维护困难、bug难查DDD架构：新项目按照功能模块划分包，每个包维护自己的controller、service、manager、dao、bean，每次进行开发与维护仅需找到对应功能包即可创建Maven的父子工程子工程使用：NewModule创建，每个子工程也是一个Maven父子工程Maven项目的相同，不同父工程pom.xml文件使用添加子工程的父工程pom.xml文件使用定义子工程
我们可以看到目前IDEA2023创建spring工程是无法选择jdk8或者11这是因为spring项目构建网站改变了，没有了jdk8与11的选项我们只需要改变我们的spring项目构建网站即可，点击创建spring项目窗口上方的服务器URL后的齿轮按钮，将网站更改即可，可以使用阿里云的构建网站https://start.aliyun.com/点击确定即可。
在软件开发领域，版本控制是非常重要的一环。它能够让我们追踪代码的变化、合作开发、管理不同的版本以及回滚到之前的状态。Git是一个流行的分布式版本控制系统，本文将向你介绍如何使用Git来管理你的代码（以keil工程为例）。一、GitBush的配置在使用git之前，我们需要对用户名，邮箱等信息进行配置，作为用户标识，方便对工程的使用、管理。界面美化一个好看的界面是必要的，我们可以通过打开GitBush后，点击上方的边框,选择Options来进配置。1，修改中文Options→Window→UIlanguage，选择zh_CN。2，界面配置我使用的配置如下:3，效果个人信息配置打开GitBush依次
PromptEngineering（提示工程）是指通过设计精心构造的提示（prompt）或者输入，来引导大型语言模型生成特定类型的输出。这个技术背后的原理是利用模型对输入的敏感性，通过提供特定格式或者内容的提示，引导模型生成符合预期的输出。提示对回复结果的影响PromptEngineering通过设计和构造精心设计的输入提示，直接影响大语言模型的结果。这种影响可以通过以下几个方面体现：方向性引导：提示可以指导模型生成特定类型的回答或内容。通过给出明确的指示或问题，模型更可能生成与提示相关的输出，从而达到特定目的。控制输出风格和内容：合理设计的提示可以控制模型生成的输出风格、语气或内容类型。比如
作者：明明如月学长，CSDN博客专家，大厂高级Java工程师，《性能优化方法论》作者、《解锁大厂思维：剖析《阿里巴巴Java开发手册》》、《再学经典：《EffectiveJava》独家解析》专栏作者。热门文章推荐：（1）《为什么很多人工作3年却只有1年经验？》（2）《从失望到精通：AI大模型的掌握与运用技巧》（3）《AI时代，程序员的出路在何方？》（4）《如何写出高质量的文章：从战略到战术》（5）《我的技术学习方法论》（6）《我的性能方法论》（7）《AI时代的学习方式：和文档对话》本文整理自谷歌云技术的官方视频：《Tipstobecomingaworld-classPromptEngineer
博主介绍：黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，CSDN博客专家，在线教育专家，CSDN钻石讲师；专注大学生毕业设计教育和辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，免费项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！如果需要联系我，可以在CSDN网站查询黄菊华老师在文章末尾可以获取联系方式基于SpringBoot的心理咨询与援助系统设计与实现一、研究背景与意义随着生活节奏的加快，心理问题日益突出，越来越多的人开始寻求心理咨询与援助。传统的心理咨询方式存在着一
