前言 最近一直想搞一个私有化的大模型，满足自己的日常需要。...安装 && 运行 第一步 下载Ollama （Mac或者Win下载安装包，见https://ollama.com/download） curl -fsSL https://ollama.com/install.sh...| sh 第二步 下载自己需要的模型（本例子下载llama3） ollama run llama3 接下来，就可以尽情的和你的私有化大模式对话了.........(开始并运行Llama 3，Mistral，Gemma和其他大型语言模型。) 我个人感觉这个项目更像大模型领域的docker，让我们一键体验不同的开源大模型。看看star数，大家自己体会香不香。
--input_shape ：指定模型的输入Tensor的shape，如果不指定，则会自动从pb中读取 --output ：指定输出节点名称，如果不指定，会自动从图中提取。...，这里由于openVINO不支持squeeze层，所以我们主动指定squeeze的上一层即：MobilenetV1/Logits/Conv2d_1c_1x1/Conv2D，获取每一层名称的方法：可以先不指定...] 其中bin文件是模型参数，xml文件是网络结构，mapping文件是模型转换前后计算节点映射关系。...2 VS2017运行 2.1 环境配置 主要用到OpenVINO和OpenCV环境，OpenCV用于读取图片，OpenVINO用于运行模型。...，测试图片如下： [测试图片] 运行后，结果如下： 军用飞机,0.927341 3 附件下载 可以从【附件】中下载所有相关文件，直接用VS2017打开即可，注意只能用x64模式运行，openVNO目前不支持
远程运行最怕断电，训练了几个小时的数据说没就没，或者停止运行。 用nohup 记录代码的输出，还可以不受断电的影响。 方法 1....用nohup 运行一个python文件 nohup python -u main.py nohup.out 2 &1 & 除了main.py 换成自己的文件名，nohup.out 也可以改为其他名字...不要问我意思，我也不太懂 2.运行后出现的结果是一行xxxx ?...补充知识：nohup挂起运行时无效 遇到的问题 在使用xshell执行完nohup serve -s ....python nohup 实现远程运行不宕机操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
图片以上配置好后，当告警规则被满足的情况下，就会以短信、邮件、站内信、微信等方式自动通知至相关人员（下图为短信告警通知示例），春节再也不用经常关注应用运行情况，安心休假过好年~
Docker-compose 运行MySQL 连接不上 千寻简笔记介绍千寻简笔记已开源，Gitee与GitHub搜索chihiro-notes，包含笔记源文件.md，以及PDF版本方便阅读，且是用了精美主题...@toc简介在服务器部署 mysql 遇到了一个问题，起初根据文档去启动 MySQL，正常启动后发现，远程连接不上，起初怀疑是服务器防护墙没关，后来我把服务器防火墙关闭以及放行云服务器厂商的防火墙，还是连接不上...my.cnf' is ignored.这个错误是MySQL创建容器没有使用上我们的配置文件my.conf，my.conf其中指定的 MySQL 的端口，但是由于没有加载成功，所以映射端口不一致导致远程连接不上数据库...、MySQL 连接不上、MySQL8、docker-compose、docker实现步骤1 重新分配权限我们知道了问题出在哪里就比较好解决了。...将配置文件设置可读的权限，重启 docker-compose 容器chmod go-w /etc/my.cnf使用 down 命令停止运行的容器，并且会删除已停止的容器以及已创建的所有网络docker-compose
从代码可以看到，对于所有的operation对象都会有一个非空判断，因为这个op是和模型中训练时候生成的图对应的，获取实例的时候接口会去模型中查找这个节点，也就是这个op。...所以使用模型的时候，必须要知道这个模型的输入输出节点。...所以单纯地使用模型，我认为知道模型这几个节点就可以了。...inferenceInterface.feed(inputName, byteValues, 1, inputSize, inputSize, 3); // Run the inference call. // 运行...是因为，tensorflow生成graph后，不会直接运行，因为Graph会有很多条通路，只有在对输出的operation进行run之后，graph才会从output operation开始，反向查找运行的前置条件
2： 项目开不起来一直在Build状体 解决方案： ? 如图 将distributionUrl修改为你已有的Gradle包即可。
R包randomForest的随机森林分类模型以及对重要变量的选择 随机森林（random forest）是一种组成式的有监督学习方法，可视为决策树的扩展。...randomForest包方法的细节介绍可参考： https://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/ #randomForest 包的随机森林...randomForest set.seed(123) otu_train.forest <- randomForest(groups ~ ., data = otu_train, importance...此处为为1.19%，显示分类器模型的精准度是很高的，可以有效识别两类分组。...randomForest set.seed(123) otu_train.forest_30 <- randomForest(groups ~ ., data = otu_train_top30, importance
本篇文章大概2515字，阅读时间大约7分钟 翻译Flink官网关于flink运行架构及编程模型的内容，本文的图片来自flink官网。...计划今年下半年将flink应用到生产环境，最近在进行flink的学习，会翻译官方文档的部分内容 1 Flink分布式运行环境 任务和Operator链 在分布式执行时，flink会把operator的subtask...JobManager 至少存在一个TaskManager Client - 客户端并不是flink运行环境的一部分，而是将dataflow根据用户选择模式提交到JobManager。...process function和datastream api混合编程，可以实现精细化的计算逻辑 table api是声明式式的编程模型，具有schema，以声明式的方式定义了逻辑操作。...operator的subtask是相互独立的，由不同的线程执行，运行在不同的机器或容器中。flink允许一个job的不同operator具有不同的并行度。 ?
它的主要运行原理如下:Encoder-Decoder结构Transformer采用Encoder-Decoder结构。...每个Attention都有不同的权重,这允许模型 jointly attend 到信息的不同表示来计算最终的输出。...Layer NormalizationTransformer使用Layer Normalization来简化模型,加速训练。...这一步可以增加模型的非线性能力。其他包括softmax激活函数、优化器选择、dropout等,这些与一般神经网络类似。...BERT(谷歌):自然语言理解预训练模型,应用于搜索、推荐、机器翻译等,官网bert.dev,用户数10亿+。
模型介绍 Baichuan 2 是百川智能推出的新一代开源大语言模型，采用 2.6 万亿 Tokens 的高质量语料训练。...本次发布版本和下载链接见下表： 基座模型 对齐模型 对齐模型 4bits 量化...Gaokao 是一个以中国高考题作为评测大语言模型能力的数据集，用以评估模型的语言能力和逻辑推理能力。 我们只保留了其中的单项选择题，并进行了随机划分。我们采用了与 C-Eval 类似的评测方案。...HumanEval 中的编程任务包括模型语言理解、推理、算法和简单数学，以评估模型功能正确性，并衡量模型的问题解决能力。...网页 demo 方式 依靠 streamlit 运行以下命令，会在本地启动一个 web 服务，把控制台给出的地址放入浏览器即可访问。
3.3.2 封装成脚本 其实不建议在 crontab 里执行复杂逻辑，最好封装成脚本，这样好控制，比如： */1 * * * * bash a.sh >> /root/a.log 2>&1 3.4 重定向无法获取错误的原因
通过《基于TimeLine模型的消息同步机制》一文，我们了解到Timeline模型有非常多的优点，也是钉钉采用的消息同步机制。实际工作中，我们也将该模型应用在了C端用户的消息场景中。...二、丢失消息的原因 理论上讲，Timeline模型能够确保消息不重不漏。实际实施中，根据系统架构特点以及选用中间件的不同，极端情况下，可能出现丢消息。...最主要的原因是某一时刻，Timeline中的数据不连续或不完整。 举个例子，如果用户有两条时间间隔非常近的消息msg1、msg2，对应的msgId分别为10，11。
运行AI大模型可以在Docker容器中运行吗？ 摘要 在AI技术飞速发展的今天，大模型成为了研究和开发的热点。而Docker作为一种轻量级的容器化技术，为AI模型的部署和运行提供了新的可能性。...本文将详细探讨AI大模型在Docker容器中运行的可行性、优势与挑战，并提供实际操作的步骤和示例。通过本文，无论是AI新手还是资深开发者，都能对在Docker中运行AI大模型有一个全面的了解。...AI大模型与Docker的兼容性 内存和处理器资源：AI大模型运行需要大量计算资源，而Docker容器能够有效分配和限制资源使用。...模型容器化：将AI模型及其依赖项添加到容器中，通过Docker构建镜像。 运行与测试：启动容器，运行AI模型，进行性能监控和调优。...优势与挑战 优势：提高模型的可移植性和可复现性，简化部署流程，易于扩展和维护。 挑战：资源管理、性能优化、安全性问题等。 QA环节 Q：在Docker容器中运行AI大模型，是否会有性能损失？
概述 以前自己都利用别人搭好的工程，修改过来用，很少把模型搭建、导出模型、加载模型运行走一遍，搞了一遍才知道这个事情也不是那么简单的。...搭建模型和导出模型 参考《TensorFlow固化模型》，导出固化的模型有两种方式....这一节把它运行起来。 加载模型 下方的代码用来加载模型。...（我用的是mnist图片，训练时每个bacth的形状是[batchsize, 784],每个图片是28×28） 运行模型 我是一张张图片单独测试的，运行模型之前先把图片变为[1, 784]，以符合newInput_X...,运行模型的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
在聊细节之前，让我们来一起看看这个模型项目的实际运行效果吧。...这些模型有一个有趣的特点，在云平台上跑的好好的，但是一旦想在本地跑起来就得各种“费劲”折腾，项目关联的 GitHub 中总是能看到用户反馈：这个模型和代码，我本地跑不起来，运行环境和调用代码搞起来太麻烦了...Hugging Face 的数万开放模型 其实在日常的工作和学习中，我们也会经常遇到类似上面 Hugging Face 的情况：许多模型在“云上”跑的好好的，但是一到本地就跑不起来了，这或许是因为“操作系统环境...片刻之后，我们就得到一个包含了模型和模型运行程序的应用镜像啦。 接下来，我们来看看如何使用这个镜像，来得到文章一开始时的模型运行结果。...上面是针对应用镜像中包含模型的情况，下面我们来看看如果应用镜像中不包含模型要怎么处理。
在聊细节之前，让我们来一起看看这个模型项目的实际运行效果吧。...这些模型有一个有趣的特点，在云平台上跑的好好的，但是一旦想在本地跑起来就得各种“费劲”折腾，项目关联的 GitHub 中总是能看到用户反馈：这个模型和代码，我本地跑不起来，运行环境和调用代码搞起来太麻烦了...[Hugging Face 的数万开放模型] 其实在日常的工作和学习中，我们也会经常遇到类似上面 Hugging Face 的情况：许多模型在“云上”跑的好好的，但是一到本地就跑不起来了，这或许是因为“...片刻之后，我们就得到一个包含了模型和模型运行程序的应用镜像啦。 接下来，我们来看看如何使用这个镜像，来得到文章一开始时的模型运行结果。...上面是针对应用镜像中包含模型的情况，下面我们来看看如果应用镜像中不包含模型要怎么处理。
depth=1 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git 打开下载stable-diffusion-webu的目录， 双击运行...glados-2021-06-09/ 或者搞台阿里云自己搭建 https://www.v2fy.com/p/2023-03-01-v2ray-1677654246000/ 依赖包安装成功后，即可自动运行...，浏览器访问http://127.0.0.1:7860 即可 image.png 模型都存储在 stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion 从https...://civitai.com/ 下载优质模型 image.png image.png 模型地址 https://civitai.com/models/43331/majicmix-realistic...将下载的模型放入目录stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion image.png 在webui中刷新并选择刚刚放入的模型 image.png 点击喜欢的作品进入详情页
背景 当遇到一个任务需要多个Ai模型分别完成时，串行执行Ai可能不是最好的方法，总无法发挥GPU的最大利用率 现有平台少有并行推断的相关信息 尝试搭建一个服务式的并行Ai执行框架 思路流程...构建网络服务，在网络服务中初始化模型 留出infer接口作为服务器备用 客户端多线程向服务器提供请求，实现Ai并行执行 技术方案 python平台 使用flask搭建微服务框架 将训练好的模型在服务器中初始化
主要函数 R语言中的randomForest包可以实现随机森林算法的应用，该包中主要涉及5个重要函数，关于这5个函数的语法和参数请见下方： formula指定模型的公式形式，类似于y~x1+x2+x3....，可以是矩阵，也可以是数据框；y指定模型的因变量，可以是离散的因子，也可以是连续的数值，分别对应于随机森林的分类模型和预测模型。...这里需要说明的是，如果不指定y值，则随机森林将是一个无监督的模型； xtest和ytest用于预测的测试集； ntree指定随机森林所包含的决策树数目，默认为500； mtry指定节点中用于二叉树的变量个数...； maxnodes指定决策树节点的最大个数； norm.votes显示投票格式，默认以百分比的形式展示投票结果，也可以采用绝对数的形式； do.trace是否输出更详细的随机森林模型运行过程，默认不输出...rf为randomForest对象，需要说明的是，在构建随机森林模型时必须指定计算临近矩阵，即设置proximity参数为TRUE； fac指定随机森林模型中所使用到的因子向量（因变量）； palette
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