一、前言 就在前几天开源社区又发布了qwen1.5版本，它是qwen2模型的测试版本。在本篇学习中，将集成vllm实现模型推理加速，现在，我们赶紧跟上技术发展的脚步，去体验一下新版本模型的推理质量。二、术语2.1.vLLM vLLM是一个开源的大模型推理加速框架，通过PagedAttention高效地管理attention中缓存的张量，实现了比HuggingFaceTransformers高14-24倍的吞吐量。2.2.qwen1.5 Qwen1.5是Qwen2的测试版，这是一个基于转换器的纯解码器语言模型，在大量数据上进行了预训练。 Incomparisonwiththeprevi
近期，众多多模态大语言模型（MLLM）相继问世。然而，这些模型对于视觉图表中所包含的信息的感知能力以及推理能力尚未得到充分的挖掘与探索。本研究中，为了对现有的MLLM在图表领域的性能进行全方位、严格的评估，我们构建了ChartX评测基准，该基准由涵盖了18种图表类型、7个图表任务、22个学科主题的高质量图表数据构成，以及针对不同的图表任务采用了定制化的评估方式，例如用SCRM评价方式来更全面地评价视觉图表结构化信息提取任务。此外，我们还开发了ChartVLM，一个全新的图表理解基座模型，用于处理强烈依赖于图像感知、数值可解释的多模态任务，如图表和几何图像等推理任务。我们在所提出的ChartX评
关键词：高德地图、离线地图、离线路径规划、多途径点、JAVA、SpringBoot、GraphHopper、OpenStreetMap目录效果预览使用OpenStreetMap（OSM）下载地图路网资源使用GraphHopper实现多途径点路径规划具体实现代码高德地图内网部署请参考我之前的文章，传送门：高德地图离线加载解决方案（内网部署）+本地地图瓦片加载_高德地图离线瓦片_深海的鲸同学luvi的博客-CSDN博客完整项目Demo已提交至Gitee仓库，传送门：离线路径规划:JavaSpringBoot项目使用GraphHopper实现多途径点路径规划效果预览使用OpenStreetMap（O
一、在离线混部技术背景1.1为什么混部数据中心运行的服务可以分为在线服务和离线任务两大类，它们具有不同的资源使用特征。在线服务是指那些长时间运行、对时延非常敏感的服务，如电商、游戏等，在线服务的资源利用率存在明显的波峰波谷现象，平均利用率较低。离线任务是指那些运行周期短，有容错性，对实时性要求低的服务，如数据转换、模型训练等，离线任务在执行过程中资源利用率很高。在混部之前，在线和离线都是分开独立部署，机器不共享，无法形成有效的资源互补，这导致数据中心整体资源利用率不高，却要不断购买新机器，造成了资源浪费。1.2混部技术定义通过混部技术，我们可以将在线和离线部署到同一台物理机上，形成资源互补，提
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。写在前面&笔者的个人理解在自动驾驶系统当中，感知任务是整个自驾系统中至关重要的组成部分。感知任务的主要目标是使自动驾驶车辆能够理解和感知周围的环境元素，如行驶在路上的车辆、路旁的行人、行驶过程中遇到的障碍物、路上的交通标志等，从而帮助下游模块做出正确合理的决策和行为。在一辆具备自动驾驶功能的车辆中，通常会配备不同类型的信息采集传感器，如环视相机传感器、激光雷达传感器以及毫米波雷达传感器等等，从而确保自动驾驶车辆能够准确感知和理解周围环境要素，使自动驾驶车辆在自主行驶的过程中能够做出正确的决断。目前，基于纯图像的视觉感知方法相比于基于激光雷达的感
大模型对齐新方法，让数学推理能力直接提升9%。上海交通大学生成式人工智能实验室（GAIRLab）新成果ReAlign，现已开源。随着以ChatGPT为代表的语言大模型的快速发展，研究人员意识到训练数据的质量才是大模型对齐的关键。然而，目前主流的提示数据质量的方法不是需要大量人工成本（人工构造高质量数据）就是容易遭受大模型幻觉的影响（从蒸馏数据中选择高质量样本）。ReAlign能以较小的人工成本提升现有数据集的质量，进而提升模型整体对齐能力，包含数学推理能力、回答问题的事实性、回答的可读性。目前，该项目开源了大量资源：ReAlign代码（使用方法和步骤均在Github中给出）ReAlign后的数
本篇来讲解一下机器人四大家族ABB、FANUC、KUKA、安川对应的离线编程仿真软件。首先我们来了解下什么是离线编程：机器人离线编程是指在机器人离线的状态下进行编程操作。通常，机器人离线编程是通过使用专门的软件工具来完成的，这些工具允许用户在计算机上创建、编辑和测试机器人的运动程序，然后将这些程序上传到机器人上以执行。机器人离线编程的主要优势是可以在不影响实际生产过程的情况下进行编程操作。通过使用离线编程，用户可以更加灵活地设计和优化机器人的运动路径和动作序列，从而提高机器人的工作效率和准确性。此外，离线编程还可以减少机器人的停机时间，使得机器人的使用更加高效。在离线编程过程中，用户可以使用三
1、生成requirements.txt文件如果有同环境服务器，可直接生成requirements.txt，会把当前服务器下的包和版本写入文件中。pipfreeze>requirements.txt如安装指定包，创建requirements.txt，输入包名==版本号//只输入包名，默认最新版本。例：xlwt==1.3.02、下载包在requirements.txt目录下执行命令pipdownload-rrequirements.txt执行时可能存在网络问题，下载失败。更换网络或指定源。pip3download-rrequirements.txt-ihttps://pypi.tuna.tsin
AMD在这场AI芯片热潮中一路狂奔，华尔街仍用空前的热情为“英伟达最强劲的挑战者”买单。3月1日，AMD继前一日大涨9%后再涨超5%，股价创收盘历史新高。本周累涨14.8%，今年迄今涨幅达到30.6%。AMDCTO及执行副总裁MarkPapermaster近期参加了播客节目《史无前例：人工智能、机器学习、技术与初创企业》，回答了AMD的战略、最新的GPU进展、推理芯片部署的位置、芯片软件栈，以及他们如何看待供应链，投资者应该对于2024年的AMD有哪些期待等问题。主要内容包括：与竞争对手相比，AMD的MI300芯片提供了更高的性能、更低的功耗和更少的架构空间，实现了更高效的计算。AMD致力于开
在 2022云栖大会龙蜥峰会云原生专场上，来自爱奇艺的基础架构研究员赵慰分享了《基于龙蜥与Koordinator的在离线混部实践》技术演讲，以下为本次演讲内容：一、爱奇艺离线业务混部背景与众多互联网公司一样，爱奇艺常见的负载类型包括业务应用、数据库&中间件以及离线任务。其中业务应用包括有状态应用和无状态应用，无状态应用可以借助运维平台在业务团队和运维团队之间做比较清晰的职责划分，适合混部；而有状态应用较为复杂，混部时的运行质量难以保证。数据库和缓存目前并没有运行在混部集群中。离线任务中的非实时性任务，比如夜间转码、数据处理等只关注吞吐量而不关注时效的任务也是混部的对象。爱奇艺在混部上经历了长时
