上一篇搭建Auto-GPT是使用Docker的方式安装。本篇是介绍AutoGPT配置文件中Google API相关的配置。

经过上次redis超时排查，并联系云服务商解决之后，redis超时的现象好了一阵子，但是最近又有超时现象报出，但与上次不同的是，这次超时的现象发生在业务高峰期，在简单看过服务器的各项指标以后，发现只有cpu的使用率在高峰期略高，我们是8核cpu，高峰期能达到90%的使用率，其余指标都相对正常。

在预训练之后，LLMs可以获得解决各种任务的通用能力。然而，越来越多的研究表明，LLMs的能力可以根据特定目标进行进一步的适应调整。在本节中，我们介绍了两种主要的适应预训练LLMs的方法，即指令调整和对齐调整。前一种方法主要旨在增强（或解锁）LLMs的能力，而后一种方法旨在将LLMs的行为与人类的价值观或偏好相一致。此外，我们还将讨论快速模型适应的高效调整方法。接下来，我们将详细介绍这三个部分。

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👉腾小云导读 Stable Diffusion 是一种深度学习的文本到图像模型，由 Runway 和慕尼黑大学合作构建，第一个版本于 2021 年发布。目前主流版本包含 v1.5、v2和v2.1。它主要用于生成基于文本描述得详细图像，也应用于其他任务，如修复图像、生成受文本提示引导的图像到图像的转换等。本文主要讲解如何在腾讯云上部署 Stable Diffusion以及使用，欢迎阅读。 👉看目录，点收藏 1 应用场景 2 部署 Stable Diffusion 3 搭建步骤     3.1 准备需使用容器

订阅发布模式（Publish-Subscribe Pattern）是一种行之有效的解耦框架与业务逻辑的方式，也是一种常见的观察者设计模式，它被广泛应用于事件驱动架构中。

自从图灵测试在20世纪50年代提出以来，人类一直在探索机器掌握语言智能的方法。语言本质上是一个由语法规则控制的复杂、精细的人类表达系统。开发能够理解和掌握语言的能力强大的人工智能（AI）算法是一个重大挑战。作为一种主要方法，语言建模在过去二十年中已经被广泛研究，从统计语言模型发展到神经语言模型。最近，通过在大规模语料库上预训练Transformer模型，提出了预训练语言模型（PLMs），在解决各种自然语言处理（NLP）任务方面表现出强大的能力。由于研究人员发现模型扩展可以提高模型容量，他们进一步通过将参数规模增加到更大的尺寸来研究扩展效果。有趣的是，当参数规模超过一定水平时，这些扩大的语言模型不仅可以实现显著的性能提升，而且还表现出一些特殊的能力（例如上下文学习），这些能力在小规模语言模型（例如BERT）中不存在。为了区分不同参数规模的语言模型，研究界为具有显著规模（例如包含数十亿或数百亿个参数）的PLMs创造了大型语言模型（LLM）这个术语。最近，学术界和工业界对LLMs的研究取得了很大进展，其中一个显著的进展是ChatGPT的推出（一种基于LLMs开发的强大AI聊天机器人），引起了社会的广泛关注。LLMs的技术进化对整个AI社区产生了重要影响，这将革命性地改变我们开发和使用AI算法的方式。考虑到这种快速的技术进步，在本次调查中，我们通过介绍背景、关键发现和主流技术，回顾了LLMs的最新进展。特别是，我们关注LLMs的四个主要方面，即预训练、适应调整、利用和容量评估。此外，我们还总结了开发LLMs的可用资源，并讨论了未来方向的剩余问题。本次调查提供了LLMs文献的最新综述，可供研究人员和工程师使用。

我们用 docker-compose 部署一套单机版 prometheus 集群，docker-compose up -d 启动后可以直接看到监控效果。

个人博客是程序员的第二张简历。如果你有酷炫的个人网页，面试官对你的好感度会蹭蹭蹭往上涨。