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如何构建基于大模型的App

不论是AI 原生还是AI 赋能的应用,都会面临如何构建基于大模型APP 的问题,基于大模型的App 在系统架构和开发方式上有什么不同呢? 1....基于大模型 API 的简单应用构建所面临的问题 构建大模型App 最直接的方式是在LLM API上创建一个简单的应用程序层,可以将LLM与应用程序的用例、数据和用户会话联系起来,可用于维护与用户的先前交互的记忆和状态...大模型App 的系统架构思考 基于LLM 的应用开发框架(例如LangChain)提供了围绕大模型构建应用程序的结构化方法。但是,这里从抽象层尝试给出大模型App 的系统架构。...构建大模型App 的简单示例 构建一个基于大模型的app,大概可以采用以下步骤: 在待创建或已有的App中引入用户显式用自然语言进行交互的入口(也可以采用隐式方式); 明确所需解决的问题领域空间,加载目标领域的文档内容...因此,构建一个基于大模型的应用并没有想象中的那么困难, 但充分利用大模型的能力来为业务赋能却不是那么容易,仍然需要探索并寻找最佳实践。

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如何构建基于内容的推荐系统

如何从文本中构建用户画像 讲解了如何从文本中挖掘物品信息,这里简单说下非文本信息的中挖掘有用信息,以短视频为例: 如果短视频本身没有任何结构化信息,如果不挖掘内容,那么除了强推或者随机小流量,没有别的合理曝光逻辑了...内容分析可以得到两个结果: 结构化内容库(物品画像) 内容分析模型 结构化内容库就是将原始的内容结构化之后的结果,它可以结合用户的行为,将结构化后的结果传递给用户,构建一部分用户画像。...总结 总结一下,基于内容的推荐有一些天生的优势,也是非常重要的,基于内容推荐时,需要两类数据:物品画像,用户画像。...基于内容来构建推荐系统可以采用的算法有简单地相似度计算,也可以使用机器学习构建监督学习模型。...相关推荐: 如何从文本中构建用户画像 一文告诉你什么是用户画像 推荐系统中重要却又容易被忽视的问题有哪些 个性化推荐系统中的绕不开的经典问题有哪些 推荐系统这么火,但你真的需要吗 一文告诉你到底什么是推荐系统

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    BERT 是如何构建模型的

    前面我写了一篇文章来讲 BERT 是如何分词的,现在,轮到该说说 BERT 模型是如何定义的了。 BERT 模型的大致结构可能大家已经很清楚了,实际上核心就是 Transformer encoder。...本文先介绍下文件中仅有也比较重要的两个类:BertConfig 和 BertModel。然后根据构建 BERT 模型「三步走」的顺序,分别介绍下这三步,同时介绍一下相关函数。...方法 __init__():重头戏,模型的构建在此完成,三步走。主要分为三个模块:embeddings、encoder 和 pooler。...Embedding 如前所述,构建 BERT 模型主要有三块:embeddings、encoder 和 pooler。先来介绍下 embeddings。 顾名思义,此步就是对输入进行嵌入。...BERT 构建模型部分到此结束。

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    基于机器学习的模型构建,轻松13分+!

    背景介绍 近两年越来越多的研究关注免疫landscape和预后模型构建,今天小编给大家带来一篇基于机器学习开发的预后模型结合免疫特征的高分文章。...利用LASSO回归模型从上述 24 个TIIs中提取 14 个特征,并通过计算风险评分构建预后预测模型(图5B),根据风险评分的中位数将患者分为低风险或高风险亚组。...重要的是,TIIs-based风险评分的性能优于选定的癌症免疫治疗预测生物标志物,如PD-L1、PD-1表达和细胞溶解活性,这表明构建的模型具有强大的预测潜力和稳定性。...05 基于OSCC中免疫landscape的患者一致性聚类 基于ssGSEA在TCGA数据集的OSCC样本中估计的24个TIIs,通过一致性聚类识别出k=2具有最优的聚类稳定性(图6A,B)。...这篇文章使用了一些机器学习方法进行模型构建,在多个数据集中进行验证,均得到了不错的结果,大家可以多多学习相关的思路哦!

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    如何基于Kubernetes构建适合自己的IDP?

    Kubernetes为平台工程师提供了许多工具,用于为开发人员构建IDP,从而提供更简化的应用程序构建和运行方式。...那么,下一个合乎逻辑的问题是如何构建一个提供积极的开发者体验,不妨碍部署到生产环境的平台。...通过使用策略和治理、基于角色的访问控制(RBAC)和默认网络策略,您可以应用防护措施来防止在集群中发生不良情况。...Kubernetes平台的组成部分 基于Kubernetes的IDP不仅包括Kubernetes本身,当然还包括开发人员所需的工具和流程。...接下来,您需要一种自动化的方法来识别政策违规情况,然后提供有关如何纠正这些政策违规情况的指导。最后,您需要能够自动阻止这些违规情况进入您的集群。

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    如何构建基于移动相机的AR系统

    移动 AR 如今是如何工作的,以及未来又将如何工作? ?...要回答这一点,我们必须看看基于相机 AR 系统的三个基本的原理,以智能手机举例。 计算机是如何知道它在世界中的位置?(定位+地图绘制) 计算机是如何理解世界是什么样的?...1.3 什么是 SLAM(同时定位与地图构建) SLAM 指的是在更广阔的环境下,允许手机在未知环境中构建并更新地图同时及时跟踪自身在地图中的位置。...这里有两种常用的算法: 基于分类的算法分为两个步骤。在第一步中,模型选择一个感兴趣的区域,然后尝试使用 CNN 来分类这些区域。模型会对每个选定区域进行预测,直到确信已经检测正在寻找的对象为止。...这是一种计算成本较高的方法,因为本质上它是对整个图像来寻找一个目标对象的。 基于回归的算法仅需运行一次就能对整个图像进行预测分类以及绘制包围。

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    28 | PyTorch构建的模型如何上线部署

    另外一种就是应用于线上服务,构建一个服务等待新的请求,当有请求发起的时候就接收数据,然后给出结果,在没有请求的时候,模型服务仍然处于运行的状态,只不过是等待下一个请求。...现在是一个高并发的时代,并发量是在构建服务时必须考量的一个指标。所以我们自然就想到了 Python 中的异步框架,Sanic 的表现十分出色,使用 Sanic 构建的应用程序足以比肩 Nodejs。...异步并发的流程大概像上图描述的样子,多个客户端发起请求,这些请求会进入一个任务队列,然后这些任务的数据组成一个批数据传给模型,模型给出预测结果,然后由请求处理器拆分结果并分别回传给不同的客户端。...使用这种方式有助于提高我们的模型工作效率。 首先安装Sanic。 pip install sanic 接下来就是使用sanic完成一个异步服务。我们这里使用的是把马变成斑马的模型。...使用curl把图像数据传到web服务中,并设定了输出结果到res1.jpg中 去对应的位置查看,果然新生成了一张图片,可见我们的服务运行良好。

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    如何构建基于 DDD 领域驱动的微服务?

    服务具有围绕业务上下文而不是任意技术上抽象的明确定义的边界 通过意图公开界面隐藏实现细节并公开功能 服务不会共享超出其边界的内部结构。例如,不共享数据库。 服务可以抵抗故障。...领域驱动的设计(Eric Evans在他的书中提出)是一组思想、原理和模式,可帮助基于业务领域的基础模型设计软件系统。开发人员和领域专家共同合作,以通用的通用语言创建业务模型。...子域属于问题空间,即您的企业如何看待问题,而受限上下文属于解决方案空间,即我们将如何实施问题的解决方案。从理论上讲,每个子域可能具有多个有界上下文,尽管我们努力为每个子域提供一个有界上下文。...想象一下,由于数据迁移,不得不将两个数据库合并为一个,因为我们偶然发现两个聚合属于同一类。但是请确保通过接口将这些聚合充分隔离,以使它们不知道彼此的复杂细节。...围绕最终一致性设计应用程序 如果您尝试跨多个分布式系统构建事务,那么您将再次陷入困境。变成最糟糕的一种分布式整体事务。

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    如何构建基于知识图谱的用户画像

    这篇文章是瓜子内部Tech Talk的笔记,主要介绍如何构建基于知识图谱的用户画像,感谢家帅分享。...另外我们检索“姚明”,右边区域能够列出若干相关人物,这也是基于用户画像的推荐功能。 ?...外部:检测标准化(数据/技术输出),评估检测报告,车价/残值预估,金融风险,延 保定价…… 三、系统设计 1、技术选型 易拓展 数据来源多,需要解决数据规模和多样性问题。...对外提供API服务(检索HBase),加上“调度、匹配、评价、分级”等算法模型,对外提供更丰富的服务 四、具体实现 1、数据模型 数据结构 object VS relation ,采用对象存储(HBase...数据,线下业务数据,第三方数据等 基因可配置 包括逻辑表达式,数据影响力,时间限制,Web UI (通过界面设置),模型自动学习(机器学习) 4、身份识别 没有完善的用户体系,识别用户非常困难,主要通过一下方式进行身份识别

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    GitHub 基于大语言模型构建 Copilot 的经验和教训

    作者 | Matt Saunders 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 GitHub 在一篇文章中分享了他们在构建和扩展 GitHub Copilot——一个使用大语言模型的企业应用——过程中所学到的经验教训...在 GitHub 的一篇博文中,GitHub 的 AI 产品负责人 Shuyin Zhao 描述了他们如何在三年多的时间里历经三个阶段——“Find it”、“Nail it”和“Scale it”——...他们还致力于确保他们所做的是对现有工具进行增强,不要求开发人员改变已有的工作流程。 “在设计产品时,我们不仅要考虑输出需要人类进行评估的模型,也要考虑正在学习如何与 AI 互动的人类。”...——Idan Gazit,GitHub Next 高级研发总监 在“Nail it”阶段,他们基于从 A/B 测试中获得的真实用户反馈进行迭代式产品开发。他们进行快速迭代、试错和学习。...于是,提供交互式聊天的想法开始活跃起来,他们需要基于沉没成本谬论改变决策,例如,当大语言模型的进步允许一个模型处理多种语言时,就需要改变为每种语言构建 AI 模型的想法。

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    干货 | AnyLogic建模仿真介绍+武汉疫情案例实战

    别急,今天就让小玮陪你一起走进一款多方法仿真软件AnyLogic,来了解了解多方法仿真是什么以及简单的使用AnyLogic这样的多方法仿真软件。 ?...系统动力学 通常用于长期、战略性模型。假设被构建对象高度聚合:人、产 品、事件及其他离散物品在模型中 用数量代表。 比如说现在武汉疫情的变化趋势,我们就可以通过系统动力学来进行建模。 ?...什么是AnyLogic 正所谓工欲善其事,必先利其器,有一款高效的建模工具,会对我们的工作产生巨大的便利,那么今天给大家介绍的就是一款建模神器AnyLogic。 ?...这是一款100%基于java的软件,所以为了建立一个比较酷炫的模型,还是很有必要了解一定的java知识。 ? 下载安装 首先我们前往AnyLogic官网[1],点击右上角的download进行下载。...点击新建模型,设置好模型名称和模型路径,我们就相当于正式进入了AnyLogic模型的建设了。 把鼠标放在左侧图标处,我们就可以看到我们的工具箱。

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    Microbiome: 基于竞争彩票模型(competitive lottery model)的群落构建

    这个模型假设在一个特定的生态位空间内,一个确定的潜在定居物种池内存在竞争,而这个生态位只能支持这个池中的单一物种(一个强优先级效应)。...该模型进一步假设,由于各种随机过程,“获胜”物种是随机决定的(因此得名“彩票”),因此不同的地理位置将产生不同的彩票赢家,而不受任何生态位效应的影响。...由于不同的地块被不同物种的彩票中奖者所占据,这个模型可以解释整个珊瑚礁中相互竞争的物种共存的情况。 方 法 假设一个两步模型:在第一步中,样本的总丰度(100%)根据某个未知的过程在组之间分配。...第一个参数是种群内物种分布中包括彩票中奖者的频率,将其定义为捕获种群>90%丰度的种群成员。 这个阈值是基于物种丰度为断棍模型(stick breaking )的零模型选择的。...这个模型和优先级效应的区别到底在哪? 2. 模型具体怎么实现,图怎么画? Mark一下,希望如果以后用得上的话还能记起来。

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    使用Keras 构建基于 LSTM 模型的故事生成器

    主要使用自然语言处理(NLP)进行数据预处理,使用双向LSTM进行模型构建。 Step 1:数据集准备 创建一个包含有各种题材类型的短篇小说文本库,保存为“stories.txt”。...tokenizer.fit_on_texts(corpus) total_words = len(tokenizer.word_index) + 1 print(total_words) 下一步将把句子转换成基于这些标记索引的值列表...一旦我们有了最长的序列长度,接下来要做的是填充所有序列,使它们的长度相同。 ? 同时,我们需要将划分输入数据(特征)以及输出数据(标签)。...其中,输入数据就是除最后一个字符外的所有数据,而输出数据则是最后一个字符。 ?...说明模型达到较好的性能。 Step 6:保存模型 通过以下代码可以对训练完成的模型进行保存,以方便进一步的部署。

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    如何构建高效的知识图谱嵌入模型

    构建高效知识图谱嵌入模型的挑战构建高效的知识图谱嵌入模型需要解决以下几个核心问题:挑战 描述...多样性 知识图谱中的关系类型多种多样,如一对多、多对一或多对多,模型必须具有足够的灵活性来处理不同类型的关系。可扩展性知识图谱的数据量往往很大,因此模型的可扩展性和计算效率是关键。...泛化能力嵌入模型不仅需要在已知数据上表现优异,还要能够很好地泛化到未见的实体和关系。为了解决这些问题,我们需要构建一个高效的知识图谱嵌入模型,既能保证训练的效率,也能确保模型的性能和准确度。...构建高效知识图谱嵌入模型的步骤模型选择选择合适的嵌入模型是构建高效知识图谱嵌入的第一步。...RotatE 用旋转操作建模关系,能够处理多样性关系对计算资源要求较高 R-GCN 使用图卷积网络处理关系类型复杂的图谱 模型结构复杂,训练时间较长数据预处理为了构建高效的知识图谱嵌入模型

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    8+的基于m6A的lncRNA风险模型构建!

    背景介绍 对癌症进行风险模型构建已经是一个非常常见的套路了,今天小编为大家带来的这篇文章通过构建m6A相关的lncRNA模型对LUAD患者进行了重新分组,预测了患者的预后和免疫反应。...结果解析 01 LUAD患者中的m6A相关lncRNA的鉴定 本研究风险模型构建和后续分析的详细工作流程如图1所示。首先从TCGA数据库中提取了21m6A基因和14142个lncRNA 的矩阵表达。...结果显示,有12个m6A相关的lncRNA是与训练队列中的OS独立相关的预后蛋白,用它们构建了风险模型来评估LUAD患者的预后风险(图3D)。...图 7 04 使用m6A相关lncRNA模型估计肿瘤免疫相关 基于504个LUAD样本中m6A相关的lncRNA模型,本研究进一步分析了LUAD中的免疫细胞、通路或功能的富集水平和活性。...图 10 小编总结 本研究构建了一个基于m6A相关lncRNA的独立预后模型,证明了lncRNA的预后价值,推断该预后模型可为肿瘤治疗提供可靠的免疫生物标志物。

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    如何构建一个好的数据挖掘模型

    如何构建一个好的数据挖掘模型?...1 首先要保证数据质量,特征值需要选择好,其次需要弄明白业务需求,确立你的分析目标是分类还是预测 2 根据需求来确定模型,然后根据模型的要求确定输入参数和输出参数,最后对数据进行清洗处理。...基本的流程思路为:数据清洗、根据业务需求寻找特征变量、分析不同模型的优缺点、选择使用模型、根据模型拟合结果调整参数以及特征变量 要完整的实现一个模型一般要历时多久?...,好的设计指标会比优秀的算法更有说服力 4 数据的验证必不可少,这就需要在建模过程把数据分成训练集与验证集,好的模型一定要在实践中建立,测试效果好的模型才可以部署到系统中 建模时是数据适应模型还是模型适应数据...数据和模型是相互成就的,实际工作中两者是相辅相成的,应该灵活的去看待这个问题。例如同一个指标,模型不同那么数据的预处理方法也会不同,这种情况模型是需要去适应数据的。

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    Python基于SVM和RankGauss的低消费指数构建模型

    通过大数据与数据挖掘技术对学生日常校园内的消费信息进行快速筛选和比对,建立大数据模型,对校园内需要帮助的同学进行精准识别,为高校温情关怀提供有效的数据依据。...该项目解决的主要问题是如何通过数据挖掘技术筛选和比对学生消费信息,从而自动识别校园内需要帮助的同学,为高校扶贫提供数据依据。...模型假设与问题分析 模型假设 三点假设: 没有同学使用自己的账户为他人垫付,每一笔消费均为本人所为。...低消费指数模型 我们选取下面7个自变量参与模型训练:夜宵次数,午饭金额,晚饭金额,下午茶金额,夜宵金额,中消费频率,高消费频率。然后,用户的消费分类cluster变量将作为y标签。...我们以70%的数据做训练集,30%做测试集,建立SVM(支持向量机)分类模型,输出测试数据的准确率、精确率、召回率和F1值,以及混淆矩阵热力图,效果如下所示: 训练SVM模型后,我们获得了权重和偏置项

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    如何构建一个更好的云安全模型

    IT安全团队如何使其组织能够利用云计算的灵活性和几乎无限的规模,同时保持对企业IT和数据的控制?...这允许生产工作负载安全运行,没有显著的性能损失。 因为Metavisor驻留在与客户机操作系统不同的内存空间中,它提供了基于网络的解决方案的透明度和不变性,同时利用与主机的一对一关系。...写在标签上的策略的一个例子可能是 标记为‘dev’的环境只能与标记为‘dev’的其他环境进行通信。 这样写,策略可以像上述一样,也可以是非常细微的,用于控制特定端口,数据库主机或卷。...这为IT安全性提供了策略支持,可以在没有物理控制的情况下对工作负载进行逻辑控制,而不会中断开发人员的工作流程。 (3)安全性是基于标签进行加密 在静止和移动中加密数据始终处于开启状态。...通过全面的工作负载隔离解决方案(如Bracket),安全性可以确保基于云计算的解决方案的可扩展性,基于代理解决方案的基于主机的场景,以及虚拟设备的平面网络吸引力。

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