实验目的 该教程主要是面向新接触QQ频道机器人的开发者，通过教程可以学习到如何通过Python的官方SDK实现一些机器人的基本功能。 实验条件 请先 完成机器人注册和添加，获取机器人相关的信息。...ID标识，在完成机器人注册和添加的教程可以获取 机器人Token： 注册机器人后使用OpenAPI系统分配的密钥，在完成机器人注册和添加的教程可以获取，请注意不要外泄。...robot.py 的文件： touch robot.py 导入Token 和 AppID 请点击打开 config.yaml 文件，并填入自己机器人的 AppID 和 Token ，注意保存 ： token...这时在频道内 @机器人 hello 指令就可以收到回复了 获取天气数据 首先，在 robot.py 中添加用于获取天气数据的函数，注意保存 ： robot.py async def get_weather...下面函数中，当我们@机器人hello时收到机器人的私信。 私信中我们不使用ark，而是使用Embed。
该字典在第一次调用字符串驻留时，被延迟地初始化，并持有全部已驻留字符串对象的引用。 4.1 如何驻留字符串？...，令其键和值都使用相同的对象引用。...清理函数从interned字典中遍历所有的字符串，调整这些对象的引用计数，并把它们标记为NOT_INTERNED，使其被垃圾回收。...以下是函数PyObject_SetAttr的代码片段，该函数定义在文件object.c中，负责为 Python 对象设置新属性。...当使用任何字符串对象调用此函数时，该字符串对象将被驻留。以下是 sysmodule.c 文件的代码片段，它展示了在sys_intern_impl函数中的字符串驻留过程。
总共生成四个数据集： train_dev_df：从广告日志+广告操作文件+广告静态文件提取出的数据集中减去最后一天的数据 train_df：训练集，从广告日志+广告操作文件+广告静态文件聚合提取出的最全数据集...新广告是没有历史信息的，所以如何构造新广告的特征，对新广告进行历史和整体性的描述成了提分的关键。...源码中训练的入口为train.py，从该文件代码可知，经过特征工程后提取的特征类型有single_features、cross_features、multi_features、dense_features...从CIN.py代码看，cross_features和multi_features都会输入到CIN网络（_build_extreme_FM函数）中，然后dnn_input将CIN的输出、single_features...输出o不再是直接进入到Response，而是先与问题q进行加和，再与字典W相乘，经过一个softmax函数产生各个单词是答案的概率，借此可以使用交叉熵损失函数最为目标函数进行训练 以此为基础模块，以堆叠的方式可以实现多层端到端记忆网络
block 大小的计算方法由vllm/vllm/worker/cache_engine.py文件里CacheEngine类的get_cache_block_size函数实现，代码也很简单，简化后如下：...Block 数量如何计算 block 数量计算由vllm/vllm/worker/worker.py文件中Worker类的profile_num_available_blocks函数实现，该函数很简单，...3.1 逻辑 Block 定义和使用 逻辑 Block（LogicalTokenBlock）定义如下： # vllm/vllm/block.py class LogicalTokenBlock:...vllm/vllm/core/block_manager.py下的BlockSpaceManager是一个高级内存管理器，它在内存密集型计算任务（尤其是在使用GPU和CPU进行大规模数据处理的情况下）中管理逻辑数据块和物理内存块之间的映射...同时，它会更新序列的块表，以便在后续的训练过程中可以正确地访问这些块。 BlockSpaceManager还有很多其它的函数，为了避免文章累赘，这里不做详细介绍。
图解：最顶上是入口函数，入口函数所在源码文件，入口函数首行在源码文件的位置（行数）；子框是核心逻辑，标明位置和被调用函数；红色箭头表示调用和被调用的关系。为了绘图简洁省略了大部分的参数。...上述权重加载函数的实现都在server/text_generation_server/utils/layers.py，不妨展开看一下TensorParallelRowLinear.load()的实现，同一个文件内的加载方法都大同小异...图解：最顶上是入口函数，入口函数所在源码文件，入口函数首行在源码文件的位置（行数）；子框是核心逻辑，标明位置和被调用函数；红色箭头表示调用和被调用的关系。为绘图简洁省略大部分的参数。...封装，读者若感兴趣可分析TGI源码中的flash_attn.py 和paged_attention.py。..._init__()和forward()方法 第三步，给weigths.py里面的Weights类的初始化函数和成员函数（比如get_multi_weights_row）增加加载AWQ权重的逻辑 第四步，
总共生成四个数据集： train_dev_df：从广告日志+广告操作文件+广告静态文件提取出的数据集中减去最后一天的数据 train_df：训练集，从广告日志+广告操作文件+广告静态文件聚合提取出的最全数据集...新广告是没有历史信息的，所以如何构造新广告的特征，对新广告进行历史和整体性的描述成了提分的关键。...train.py，从该文件代码可知，经过特征工程后提取的特征类型有single_features、cross_features、multi_features、dense_features、kv_features...从CIN.py代码看，cross_features和multi_features都会输入到CIN网络（_build_extreme_FM函数）中，然后dnn_input将CIN的输出、single_features...输出o不再是直接进入到Response，而是先与问题q进行加和，再与字典W相乘，经过一个softmax函数产生各个单词是答案的概率，借此可以使用交叉熵损失函数最为目标函数进行训练 以此为基础模块，以堆叠的方式可以实现多层端到端记忆网络
python库，包括numpy/opencv等机器学习包•可以与安卓接口交互，使用手机硬件，比如摄像头 那么我们就以人脸识别App为例，看看如何简单几步搞定。...在电脑上使用ssh命令，就可以连接到手机。 注意：确保你的手机和电脑在同一局域网中。...文件，我们可以直接在电脑上运行。...这里原理就是使用adb连接手机，将kvmain.py推送到手机/sdcard/kv/kvmain.py路径。然后启动AirPort应用，就会加载这个路径下的python代码。...adb devices # 查看adb连接List of devices attachedABCDEFGHIJK device 3.将kvmain.py推送到手机/sdcard/kv/kvmain.py
具体的代码调用逻辑如下： fake hash 调用链路 根据已经生成的token_ids更新hash码代码调用逻辑如下，_promote_last_block这个函数，根据当前的logical_token_blocks...（包含了prefix和generated的），调用hash_of_block重新获取到new_hash并使用gpu_allocator.update_hash函数，更新last block的hash码。...一旦请求完成生成并返回给用户后，其对应的KV Blocks的实际ref_count为0，此时，就会被CachedBlockAllocator调用free函数，放到LRUEvictor中。...这时，就会调用evictor.evict()，从free_table中，取出ref_count为0的一个block给到新的请求进行使用。...KV Caching中的上下文语义的唯一性和正确性。
0x01使用 我们首先通过源码提供的LR算法看看如何使用。...update 函数如何被使用？ 我们需要通过启动部分来继续研究。 0x02 启动 如前所述....2.1 python脚本 prun.py 2.1.1 主体函数 下面我们省略一些非主体代码，比如处理参数，逻辑如下： 处理参数； 利用 init_starter 得到如何启动server，worker，...当处理"update“或者"bupdate"类型请求时候，使用用户的update函数来对kv进行处理。 下面删除了部分非主体代码。...我们使用 paracel_read 来看，可以发现调用顺序是 先使用 ps_obj->p_ring->get_server(key) 得到本 key 对应的 参数服务器（就是从ring hash 中提取出来某一个参数服务器
class KeyOfT: 如何从T中获取key，这是很关键的，是我感觉最巧妙的一环，通过仿函数来适配不同类型，太妙了！ class HashFunc:将key值转换为size_t的数组下标。...要设置为const变量 使用仿函数SetKeyOfT来从T中获取Key值 上层要通过给对应的哈希函数 大部分函数直接调用底层Hashtable中的函数就可以！...使用仿函数MapKeyOfT来从T中获取Key值 上层要通过给对应的哈希函数 大部分函数直接调用底层Hashtable中的函数就可以！...与上题条件相同，如何找到top K的IP？如何直接用Linux系统命令实现？ 正确答案： 提取IP地址：使用awk或grep等工具从日志文件中提取IP地址。...正确回答： 方法一：分治法 + 哈希分桶 分治法：将每个文件分割成多个小文件，每个小文件的大小可以基于内存限制来决定。 哈希分桶：使用哈希函数将文件中的整数分布到多个桶中。
从OpenXLab平台下载的模型文件夹命名为1.8b，而从InternStudio开发机直接拷贝的模型文件夹名称是1_8b，为了后续文档统一，这里统一命名为1_8b。...lmdeploy chat -h 3.LMDeploy模型量化(lite) 本部分内容主要介绍如何对模型进行量化。主要包括 KV8量化和W4A16量化。...那么，如何优化 LLM 模型推理中的访存密集问题呢？ 我们可以使用KV8量化和W4A16量化。...以设置KV Cache占用比例为例，新建python文件pipeline_kv.py。...新建python文件gradio_llava.py。
base_url="http://0.0.0.0:23333/v1" # 指定API的基础URL，这里使用了本地地址和端口 ) # 调用client.models.list()方法获取所有可用的模型...4.2 Function call 关于Function call，即函数调用功能，它允许开发者在调用模型时，详细说明函数的作用，并使模型能够智能地根据用户的提问来输入参数并执行函数。...完成调用后，模型会将函数的输出结果作为回答用户问题的依据。 首先让我们进入创建好的conda环境并启动API服务器。...让我们使用一个简单的例子作为演示。输入如下指令，新建internlm2_5_func.py。...使用Function call功能让大模型完成一次简单的"加"与"乘"函数调用，作业截图需包括大模型回复的工具调用情况，参考4.2 Function call(选做) 这个作为 Function call
更新了以下内容： 自定义request请求日志 Allure报告添加request描述 猴子补丁扩展request fixtures支持多层级目录 FastAPI替代Flask 升级tep到0.9.5版本，使用...--tep-reports 3.猴子补丁扩展request 前面的“自定义request请求日志”和“Allure报告添加request描述”已经展示了如何通过猴子补丁扩展日志和扩展报告，您还可以为...request扩展更多想要的功能，只需要实现utils/http_client.py里面的request_monkey_patch函数即可： #!...文件自动导入，现在能支持多层级目录了： 测试代码test_multi_fixture.py： #!...文件中可以找到代码实现的简易Mock： #!
广和通4G L610 上云 与使用官方提供的ESP8266上云的方式一直，这里主要是移植L610和对于的串口，因为我一开始计划使用2个ESP8266，通过http通讯，并把数据通过WLAN 串口（LUART2...）传给MCU，所以与L610通讯的串口我使用的是E53的串口（LUART5） 在云端创建设备这里不再赘述，网上有很多链接可以查看学习，简单说下移植过程 1) 通过mqtt\_config\_gen.py...移植 其实做物联网的，使用RTOS肯定离不开kv的使用，所以当时移植了kv，用来准备给移植完屏幕使用，谁知道，屏幕没有移植成功，欸，，，，， 1）PIN配置和使用IO image.png...拷贝到项目source中 从tencentos tiny/commonts/fs/kv 拷贝出来 image.png 3） kv接口移植 image.png 4)...kv task实现和测试 image.png 5） 在main函数里调用 image.png 然后调用 osThreadCreate(osThread(kv_task), NULL
但 PyTorch 和 DeepSpeed 调用的其实都是 Huggingface 的 Transformers 包，PyTorch表示原生的 Transformer 包，DeepSpeed 表示使用了...建议根据请求量和最大的上下文长度，按实际情况调整。 3 模型量化 本部分内容主要介绍如何对模型进行量化。主要包括 KV Cache 量化和模型参数量化。...那么，如何优化 LLM 模型推理中的访存密集问题呢？ 我们可以使用 KV Cache 量化和 4bit Weight Only 量化（W4A16）。...共包括两步： 第一步：复制 calib_dataloader.py 到安装目录替换该文件：cp /root/share/temp/datasets/c4/calib_dataloader.py /root...最后再补充一点，量化模型和 KV Cache 量化也可以一起使用，以达到最大限度节省显存。
架构图 大致思路： 使用python-replication 消费MySQL的binlog，并对其进行处理后将生成的结果存到kafka，然后使用clickhouse_sinker去消费kafka数据，将最终结果存到...说明： 上图中，其中的clickhouse_sinker也可以使用自己编写python代码去实现对应的consumer功能，ClickHouse也可以使用databend或StarRocks之类的数据据库来替代...# -*- coding: utf-8 -*- """ binlogevent.event_type的数值和编码的对应关系： WRITE_ROWS_EVENT_V2 = 30 UPDATE_ROWS_EVENT_V2..., binlog文件名:{res1} ,位移: {res2}") stream = BinLogStreamReader( connection_settings...，从最新的binlog pos开始读取") stream = BinLogStreamReader( connection_settings=MYSQL_SETTINGS
# Python使用def来定义一个函数，使用return来返回结果 def add(num=3): num = num + 1 return num # 调用函数 num = add...# 这时候调用函数就可以按照键值对的方式传参。...当文件作为主程序运行时，文件名开头可以随意，以数字，字母，下划线开始都可以，如：666_cai.py，cai.py，_cai666.py，cai1.py，_666cai.py；但是，当.py文件作为模块被导入到其他文件中调用时...，则作为模块的.py文件不能以数字开头命名，可以用下划线和字母开头，如：cai.py，_cai666.py，cai666.py，_666cai.py，若命名为666cai.py则会出错。...文件 add # 调用divide.py文件 divide # __init__.py 是在包加载的时候会进行执行，负责一些包的初始化操作，一般是空文件即可。
在他的笔记里，介绍如何使用StreamingLLM框架在Mistral上运行推理。...StreamingLLM简介 使用LLM处理无限长度文本存在挑战。特别是，存储所有先前的Key和Value（KV）状态需要大量内存，并且模型可能难以生成超出其训练序列长度的文本。...StreamingLLM通过仅保留最近的标记和注意力汇聚，丢弃中间标记，来解决这个问题。这使得模型能够从最近的标记生成连贯的文本，而无需重置缓存 —— 这是以前方法中没有看到的能力。...以前的方法在对话长度超过训练长度时可能需要重置缓存（丢失最近的上下文），或者重新计算来自最近文本历史的KV状态，这可能是耗时的。 !nvidia-smi 安装 TensorRT-LLM !...dense_context_fmha - 在上下文阶段使用密集上下文fmha enable_pos_shift - 允许我们在KV缓存中使用位置以进行RoPE # Build the model model
在最新版的单独的MQX RTOS中还是没有支持kv系列的BSP包，如果是使用kv系列，需要自己移植BSP，可借助飞思卡尔的BSP克隆工具，非常方便，针对kv4x系列有一个单独的KSDK安装文件，KSDK1.1.0...用户ISR安装 用户自己开发的中断程序要能够得到正确调用，必须在系统初始化时候调用中断安装函数，_int_install_isr,将用户ISR安装到中断向量表，中断安装函数的参数有三个，中断向量号，中断服务例程入口地址...该函数位于内核源码包内的kernel文件夹下的int.c文件中,这个函数比较重要，可以参考飞思卡尔MQX参考手册仔细分析源码。...内核ISR函数 内核ISR函数采用汇编语言实现，该函数位于dispatch.S文件中，dispatch.S位于MQX安装源码包下的psp文件夹下的cortex_m文件夹下的core文件夹中的M4文件夹里...内核ISR的汇编代码，可参考ARM指令集分析源码，函数源码比较长，相信大家也不愿意看冗长的汇编源码，这里就不赘述了，这个函数要大体理解整个流程，内核是如何处理中断的。
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