如何使用Python confluent_kafka管理NewTopic *args或**kwargs微调主题配置 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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一步一步学Linq to sql(八)：继承与关系

--主题帖，Reply--回复帖。...实体继承的使用定义好继承的实体之后，我们就可以使用了。...System.Data.SqlClient" /> 3.下面就通过如下代码进行测试一下 static void Main(string[] args...再来看看如何进行增删操作： NewTopic nt = new NewTopic() { TopicTitle = "还是新主题", TopicContent = "还是新主题"...可以看出上面并没有使用什么两个表之间的连接。

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【Spring底层原理高级进阶】Spring Kafka：实时数据流处理，让业务风起云涌！️

他知道如何与 Kafka 进行通信，了解如何与输入和输出主题建立联系。当有人将数据放入输入主题时，这位邮递员会立即接收到通知，并迅速将数据取出。...消费者组（Consumer Group）：一组消费者共同消费一个或多个主题，每个主题的分区被分配给一个消费者组中的一个消费者。...动态扩缩容：根据负载情况和处理需求，动态地增加或减少消费者的数量，以实现弹性的消费者组管理。监控和健康检查：监控消费者组的运行状态，及时发现并处理故障消费者，确保消费者组的稳定运行。...使用 Spring Kafka，可以通过配置和注解来定义流处理拓扑，包括输入和输出主题、数据转换和处理逻辑等。...通过 @Bean 注解创建了输入主题和输出主题的 NewTopic 实例。使用 @KafkaListener 注解的方法作为消息监听器，监听名为 "input-topic" 的输入主题。

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Python Kafka客户端confluent-kafka学习总结

实践环境 Python 3.6.2 confluent-kafka 2.2.0 confluent-kafka简介 Confluent在GitHub上开发和维护的confluent-kafka-python...Kafka消费者 import time from confluent_kafka import Consumer from confluent_kafka import KafkaException...注意，在使用完Consumer之后，应该始终调用Consumer.close()，以确保活动套接字处于关闭状态，并清理内部状态。...API提供了一个callback，当提交成功或失败时会调用该callback。...commit callback回调可以是任何可调用的，并且可以作为配置参数传递给消费者构造函数。

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kafka介绍和使用

构建实时的流数据处理程序来变换或处理数据流，数据处理功能 1.3....Topic即主题，通过对消息指定主题可以将消息分类，消费者可以只关注自己需要的Topic中的消息 Consumer即消费者，消费者通过与kafka集群建立长连接的方式，不断地从集群中拉取消息，然后可以对这些消息进行处理...第一个消息　　　2.5.1 创建一个topic 　　　　Kafka通过topic对同一类的数据进行管理，同一类的数据使用同一个topic可以在处理数据时更加的便捷　　　　在kafka解压目录打开终端...使用java程序　　　　跟上节中一样，我们现在在java程序中尝试使用kafka 3.1 创建Topic public static void main(String[] args) {...AdminClient API可以来控制对kafka服务器进行配置，我们这里使用NewTopic(String name, int numPartitions, short 　　replicationFactor

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kafka 主要内容介绍

构建实时的流数据处理程序来变换或处理数据流，数据处理功能 1.3. ...Topic即主题，通过对消息指定主题可以将消息分类，消费者可以只关注自己需要的Topic中的消息 Consumer即消费者，消费者通过与kafka集群建立长连接的方式，不断地从集群中拉取消息，然后可以对这些消息进行处理...第一个消息　　　2.5.1 创建一个topic 　　　　Kafka通过topic对同一类的数据进行管理，同一类的数据使用同一个topic可以在处理数据时更加的便捷　　　　在kafka解压目录打开终端...使用java程序　　　　跟上节中一样，我们现在在java程序中尝试使用kafka 3.1 创建Topic public static void main(String[] args) { ...AdminClient API可以来控制对kafka服务器进行配置，我们这里使用NewTopic(String name, int numPartitions, short 　　replicationFactor

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Kafka 开发实战

KafkaProducer的创建需要指定的参数和含义：参数说明 bootstrap.servers 配置⽣产者如何与broker建⽴连接。该参数设置的是初始化参数。...创建消费者对象 KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer(configs); // 可以使用正则表达式批量订阅主题...pattern = Pattern.compile("topic_[0-9]"); final List topics = Arrays.asList("topic_1"); // 消费者订阅主题或分区...) { SpringApplication.run(Application.class, args); } } KafkaConfig.java 配置类，可以在应用启动时创建Topic，这里可以不用...", 5, (short) 1); } @Bean public NewTopic topic2() { return new NewTopic("ntp-02", 3, (short) 1); }

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Kafka的Topic CRUD演示

让我们通过Java代码来深入了解如何执行Topic的CRUD操作。 1. 引入依赖首先，我们需要在项目中引入Kafka的Java客户端库。...创建Topic 要创建一个Topic，我们可以使用AdminClient类。...newTopic = new NewTopic("my_topic", 3, (short) 1); // 创建Topic adminClient.createTopics...读取Topic列表要获取Kafka中存在的所有Topic，我们可以使用listTopics方法。...更新Topic 更新Topic通常涉及修改分区数或其他配置。

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Kafka快速入门

配置名称> 删除主题级别被覆盖的配置 describe 查看主题的详细信息 disable-rack-aware 创建主题时不考虑机架信息 help 打印帮助信息 if-exists 修改或删除主题时使用...，只有当主题存在时才会执行动作 if-not-exists 创建主题时使用，只有主题不存在时才会执行动作 list 列出所有可用的主题 partitions 创建主题或增加分区时指定分区数...使用describe查看主题信息时，只展示包含失效副本的分区 bootstrap-server 指定连接的broker地址信息配置管理 kafka-configs.sh脚本专门用来对配置进行操作的...client.id参数配置的值用户 users 用户名主题配置说明创建主题时，若没有指定配置参数，则会使用broker端对应参数作为其默认值。...LogAppendTime 使用客户端操作主题除了利用脚本来管理主题，也可以在JAVA代码中使用AdminClient对象来管理主题。

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从LLaMA-Factory项目认识微调

对于想要了解微调大模型技术的技术人员，通过学习LLaMA-Factory后也能快速理解模型微调的相关概念。所以，我认为LLaMA-Factory是走向大模型微调的一条捷径。如何学习？...如果你只想了解如何利用LLaMA-Factory进行模型的微调，直接通过官方文档即可完成。无需阅读本文。...PEFT库 PEFT是Hugging Face提供的库，是一个为大型预训练模型提供多种高效微调方法的python库。...注意：UI界面的使用请阅读官方文档，这里不会介绍UI如何使用。...通过可视化页面配置后，可以得到微调命令如下： CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \ --stage sft \ --do_train

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在Python中用Celery安排管理后台工作流

图1：发布-订阅模式什么是Celery Celery 是Python世界中最受欢迎的后台工作管理者之一。Celery与像RabbitMQ或Redis这样的消息代理兼容，可以同时充当生产者和消费者。...用例描述：通过Celery向管理员发送的50X错误报告。 Python和Django有必要的系统日志记录。我不会详细介绍Python的日志记录是如何工作的。...图3：使用Celery和Python处理管理电子邮件首先，我们需要创建一个叫 report_error_task 的任务，该任务使用所提供的subject和message调用mail_admins:...在Celery实例中，我们将使用动态推断的日志处理程序来覆盖内置的日志配置。..., self).apply_async(args=args, kwargs=kwargs, **other_kwargs) def __call__(self, *args

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springboot中使用kafka

kafka 事务 kafka 的事务是从0.11 版本开始支持的，kafka 的事务是基于 Exactly Once 语义的，它能保证生产或消费消息在跨分区和会话的情况下要么全部成功要么全部失败生产者事务...kafka 管理事务是通过其组件 Transaction Coordinator 来实现的，这个组件管理每个事务的状态，Producer 可以通过transactionID 从这个组件中获得对应事务的状态...这里我并没有先创建主题,直接往主题里面发消息了,框架会给你直接创建一个默认的主题....我们也可以直接创建一个主题: @Bean public NewTopic topic() { return new NewTopic("topic-test", 1, (short...配置示例： @Configuration public class KafkaConfig { @Bean public NewTopic topic2() { return

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使用GGML和LangChain在CPU上运行量化的llama2

在本文，我们将紧跟趋势介绍如何在本地CPU推理上运行量化版本的开源Llama 2。量化快速入门我们首先简单介绍一下量化的概念：量化是一种减少用于表示数字或值的比特数的技术。...2、C Transformers C transformer是一个Python库，它为使用GGML库并在C/ c++中实现了Transformers模型。...因为我们最终是使用Python的，所以还需要C Transformers库，它其实就是为GGML模型提供了Python API。...虽然它不是传统意义上的成熟的向量存储(如数据库管理系统)，但它以一种优化的方式处理向量的存储，以实现有效的最近邻搜索。 5、Poetry Poetry用于设置虚拟环境和处理Python包管理。...3、微调版：Llama-2-7B-Chat lama-2- 7b基本模型是为文本补全而构建的，因此它缺乏在文档问答用例中实现最佳性能所需的微调。

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【Python基础】python必会的10个知识点

我将用几个例子简要地解释每个主题，并为大多数主题提供一个详细文章的链接。 1.函数函数是Python中的构建块。它们接受零个或多个参数并返回一个值。我们使用def关键字创建一个函数。...它们接受零个或多个参数并返回一个值。Python在参数如何传递给函数方面非常灵活。args和*kwargs使处理参数更容易、更清晰。 *args允许函数接受任意数量的位置参数。...param2=6) 3 4 True {'param1': 5, 'param2': 6} https://towardsdatascience.com/10-examples-to-master-args-and-kwargs-in-python...所以我们可以使用字符串、数字（int或float）或元组作为键。值可以是任何类型。考虑一个需要存储学生成绩的案例。我们可以把它们存储在字典或列表中。 ? 创建字典的一种方法是在大括号中编写键值对。...Python的一些关键概念和主题。

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chatGLM3-LoRA微调实战

这是一种常见的深度学习策略，通常在预训练的大语言模型上使用 4张显卡平均分配，每张显卡占用 48346MiB 显存大约是195GB P-TuningV2 是ChatGLM模型专有的微调方式, 微调:...FP16 16 比特冻结微调或基于AQLM/AWQ/GPTQ/LLM.int8 8-bit 8比特用于运行 4-bit 4比特用于运行微调实战数据集准备由于个人数据不方便公开这里就不贴具体的内容了...} ] } 原版(未训练) 训练后注：由于微调受限于参数以及存在随机性，所以若想实现FAQ的场景可以考虑使用向量数据库+大模型比如chatchat 基于P-TuningV2微调方法由于GPU...= {**class_kwargs, **loaded_attributes} │ │ ❱ 137 │ │ config = config_cls(**kwargs...最后通过训练可以扩展当前模型的泛化能力以及特定知识支持，官方默认为3000可以根据自已进行调整到5000或8000，由于本人的机器配置有点低所以效果，还过得去。

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【LLM训练系列01】Qlora如何加载、训练、合并大模型

使用场景：这个函数特别适用于以下情境：使用低比特（如 8-bit 或 4-bit）的模型进行训练。微调大模型时希望通过梯度检查点功能减少显存消耗。...对特定参数（如语言模型头或嵌入层）进行微调，而冻结其他层的参数。...作用: 将模型参数从通常的高精度（如 FP32 或 FP16）压缩为 4 位表示，显著降低显存使用。...这组配置是为了使用 BitsAndBytes 库实现 4 位量化，目的是在显存资源有限的情况下训练大型模型，同时尽量保持模型性能。具体设置包括：启用 4 位量化来压缩模型权重。...使用 FP16 进行计算，平衡计算速度与精度。采用 nf4 量化类型来优化量化模型的效果。禁用嵌套量化以避免额外的复杂性或性能损失。此配置非常适合需要在低资源环境下进行高效训练的场景。

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我也能写数据库 —— Streaming(下)

概述在上一篇文章中介绍了，如何在select语句中使用stream关键字，进行流查询,并且模拟了简单数据结构，有兴趣的同学可以移步去看看( streaming上篇)。...> topics = new ArrayListNewTopic>(); NewTopic newTopic = new NewTopic("calcitekafka", 1, (short) 1);...请注意，在operand里的配置，我们加入了一系列配置，这是从通用性考虑，我们将kafka以及其他必要配置全部写在了这里面。...，如何转化数据类型。...接下来，我们将在public Enumerable scan(DataContext root)方法里，订阅kafka的主题，并消费其发射来的数据。

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Python函数超时，用装饰器解决

*args, **kwargs : func_timeout(defaultTimeout, func, args=args, kwargs=kwargs)) File "/home/usr/python36...kwargs={}) timed out after 1.000000 seconds. func_timeout将在指定的参数的线程中运行指定的函数，直到返回，引发异常或超时。...如果存在返回或异常，则将正常返回。可以看到使用方法很简单，直接加上想要的超时时间即可。但是会抛出异常，终止你的程序。官方提供的捕获异常方法。...\n") except Exception as e: # Handle any exceptions that doit might raise here 多线程中使用那么问题来了，在使用多线程时效果如何...如果有推荐的主题，欢迎留言指出～～～

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Python装饰器与上下文管理器：面试详解

装饰器与上下文管理器是Python中两种强大的工具，用于增强函数、类或代码块的功能，实现诸如日志记录、性能监控、资源管理等常见任务。...一、Python装饰器与上下文管理器基础装饰器装饰器是一种可调用对象，用于修改或增强其他函数、类的行为。装饰器通过在函数定义前放置@decorator语法糖实现。...pythondef decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): # 增强或修改func的行为 return func(...*args, **kwargs) return wrapper@decoratordef target_function(): pass上下文管理器上下文管理器是一种实现了__enter__...使用with语句调用上下文管理器。

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在 TKE 上部署 AI 大模型（以 DeepSeek-R1 为例）

概述本文介绍如何在 TKE 上部署 AI 大模型，以 DeepSeek-R1 为例，使用 Ollama 或 vLLM 运行大模型并暴露 API，然后使用 OpenWebUI 提供交互界面。...Ollama 的特点：个人用户或本地开发环境使用 Ollama 很方便，对各种 GPU 硬件和大模型的兼容性很好，不需要复杂的配置就能跑起来，但性能上不如 vLLM。...选择左侧菜单栏中的节点管理，在节点池页面单击新建。选择节点类型。配置详情请参见创建节点池。如果使用原生节点或普通节点，机型配置在GPU 机型中选择一个符合需求且没有售罄的机型。...GPU 插件无需显式安装，如果使用普通节点或原生节点，配置了 GPU 机型，会自动安装 GPU 插件；如果使用超级节点，则无需安装 GPU 插件。...如何使用超过 2T 的系统盘？

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nginx+uwsgi+djangorestframework+flower+celery+redis

,配置如下: # uwsgi使用配置文件启动 [uwsgi] # 项目目录 chdir=/data/www/weixin_api/ # 指定项目的application wsgi-file=weixin_api...return super().dispatch(request, *args, **kwargs) def get(self, request, *args, **kwargs): ...pass def post(self, request, *args, **kwargs): pass celery介绍实时处理和任务调度的分布式任务队列。...灵活的配置。默认的配置已经满足绝大多数需求，因此你不需要编写配置文件基本就可以使用，当然如果有个性化地定制，你可以选择使用配置文件，也可以将配置写在源代码文件里。 3. 方便监控。..., **kwargs): return super().dispatch(request, *args, **kwargs) def get(self, request):

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