? 腾小云导读 近期大量 AIGC 产品横空出世，可以聊天、写代码、解答难题、写小说，饱受热捧。其技术基座大模型的给力支持，往往伴随着大规模、长时间的 GPU 集群训练任务。这对网络互联底座的性能、可靠性、成本等各方面都提出极致要求。业界主流 GPU 集群网络技术路线是什么？腾讯的解决方案是什么？腾讯工程师何春志将带来最新解读。欢迎阅读。 ---- ? 看目录，点收藏 1 业界主流 GPU 集群网络技术路线 2 如何创造AI训练集群下的极致性能网络    2.1 超带宽计算节点    2.2 多轨道流量聚

腾讯2020全球数字生态大会SaaS生态专场上，腾讯云发布了腾讯云数据连接器iPaaS，为企业提供开箱即用、全面集成、多云协同的新一代企业级云集成服务。

本文主要是简单的讲述了Spring的事件机制，基本概念，讲述了事件机制的三要素事件、事件发布、事件监听器。如何实现一个事件机制，应用的场景，搭配@Async注解实现异步的操作等等。希望对大家有所帮助。

有人给出了“拉垮”的评价，相比于多轮迭代的ChatGPT，文心一言在逻辑推理、多轮对话等方面的表现不尽如人意；也有人认为给文心一言值得肯定，原因是填补了中文互联网的空白，以及百度直面竞争的勇气。

上期撰写的《基于腾讯云CVM搭建stable-diffusion-webui环境》是基于腾讯云CVM的无GPU服务器搭建的，生成图片时特别慢（一张图大概需要一个小时左右）。本期讲述如何在一台有GPU的服务器上部署stable-diffusion-webui。

距离上篇文章《低代码xChatGPT，五步搭建AI聊天机器人》已经过去3个多月，收到了很多小伙伴的关注和反馈，也帮助很多朋友快速低成本搭建了ChatGPT聊天应用，未曾想这一段时间GPT热度只增不减，加上最近国内外各种LLM、文生图多模态模型密集发布，开发者们也有了更高的要求。比如如何训练一个自己的GPT应用，如何结合GPT和所在的专业领域知识来搭建AI应用，像心理咨询助手、个人知识库助手等，看目前网上这方面资料还不多，今天我们就来抛个砖试试。

?腾小云导读 随着ChatGPT的兴起，人们越来越重视大参数规模训练模型的重要性。但是在不断增加参数规模的情况下，模型所需的算力和存储需求也在不断提高。为了减少训练大模型所需的成本，腾讯推出了 AngelPTM 训练框架。鉴于最近大模型的火热趋势，我们决定将内部成熟落地的 AngelPTM 框架推广给广大公有云用户，以帮助广大开发爱好者实现业务降本增效。 ?看目录，点收藏 1 AngelPTM技术原理简介 1.1 ZeRO-Cache 优化策略     1.2 统一视角存储管理     1.3 统一视角存

23年3月，在 OpenAI 发布GPT-4之后，微软随后发表了GPT-4的能力测评了论文《Sparks of Artifificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4》。论文一发布，立刻引发业界轰然。

Log4j是目前最为流行的Java日志框架之一，1999年发布首个版本，2012年发布最后一个版本，2015年正式宣布终止，官方也已不建议使用，并逐步被Logback和Log4j2等日志框架所替代，可是无法掩饰光辉历程，以及优良的设计理念。尽管Log4j有着出色的历史战绩，但早已不是Java日志框架的最优选择，还在使用该日志框架的项目往往是历史遗留问题。

Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以 支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景 。基于此，Apache Doris 能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景，用户可以在此之上构建用户行为分析、AB 实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。