上图是我和GPT4的对话，全部是GPT4写的代码就生成了一个Hack News网页端，地址体验： https://hn.brzhang.club

背景是这样，今天看到监控大盘数据发现协程的数量监控很奇怪。呈现上升趋势，然后骤降。虽然对协程数量做了报警机制，但是协程数量还是没有达到报警阈值，所以没有报警产生。

过程是这样的，需要与合作方数据进行交互（肯定是不允许直接连对方数据源的），对方提供了两台server，后端同事在server上面作了proxy搭建了桥接的应用（两台server没有公网ip，通过一个超级难用的堡垒机明御进行管理）。两台server挂在在了负载均衡slb上对外提供http服务（环境为阿里云环境）。项目马上要上线了，然后就面临一个问题，如何监控这个桥接程序的健康状态呢？想到了几种方式：

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。