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    任务调度器有哪些_本地计算机上的task scheduler

    override def start() { // 启动SchedulerBackend， backend.start() // 如果不是本地模式且任务并发执行开关打开，则启动一个指定延时后周期调度执行的线程来执行并发任务...// 后台启动一个线程检查符合speculation条件的task if (!...runningTasks: %s".format( taskSet.parent.name, taskSet.name, taskSet.runningTasks)) // 如果该executor是新分配来的，则重新计算...preferredLocality order: PROCESS_LOCAL, NODE_LOCAL, NO_PREF, RACK_LOCAL, ANY // 以我们的调度顺序执行每个TaskSet，然后按照升序的本地性级别为每个节点分配资源...， // 以便有机会在所有节点上启动本地任务 // 本地性优先级顺序：PROCESS_LOCAL, NODE_LOCAL, NO_PREF, RACK_LOCAL, ANY for (taskSet <

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    【DeepSeek】在本地计算机上部署DeepSeek-R1大模型实战（完整版）

    这里以DeepSeek为例介绍在自己本地计算机上部署大模型的方法。操作过程中，遇到很多错误，借助于豆包大模型，把每个错误都解决了，顺利完成了安装过程。我的笔记本电脑是Windows10操作系统。...特别强调，在自己本地计算机上部署DeepSeek R1大模型，不需要读者具备任何计算机基础知识，也不需要掌握任何编程知识，只要会使用Windows操作系统就可以，按照本文给出的步骤，一步步执行，就可以顺利完成所有操作...但是，训练得到的大模型，部署到计算机上，就不需要那么高的计算资源要求。...Deepseek采用了较为简洁高效的模型架构，去除了一些不必要的复杂结构和计算，在保证模型性能的基础上，降低了对计算资源的需求，使模型在本地计算机上运行更加轻松。...总结来说，本文为普通用户提供了一个清晰、易懂的指南，帮助他们在本地计算机上部署并运行DeepSeek R1大模型。

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    配置C++的学习环境

    一、本地环境设置 如果您想要设置 C++ 语言环境，您需要确保电脑上有以下两款可用的软件，文本编辑器和 C++ 编译器。 二、文本编辑器 通过编辑器创建的文件通常称为源文件，源文件包含程序源代码。...C++ 程序的源文件通常使用扩展名 .cpp、.cp 或 .c。 在开始编程之前，请确保您有一个文本编辑器，且有足够的经验来编写一个计算机程序，然后把它保存在一个文件中，编译并执行它。...大多数的 C++ 编译器并不在乎源文件的扩展名，但是如果您未指定扩展名，则默认使用 .cpp。...四、安装 GNU 的 C/C++ 编译器 UNIX/Linux 上的安装 如果您使用的是 Linux 或 UNIX，请在命令行使用下面的命令来检查您的系统上是否安装了 GCC： $ g++ -v 如果您的计算机上已经安装了...如果是多个 C++ 代码文件，如 runoob1.cpp、runoob2.cpp，编译命令如下： $ g++ runoob1.cpp runoob2.cpp -o runoob 生成一个 runoob

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    C++ 环境设置

    七天提升C语言 本地环境设置 如果您想要设置 C++ 语言环境，您需要确保电脑上有以下两款可用的软件，文本编辑器和 C++ 编译器。 文本编辑器 这将用于输入您的程序。...C++ 程序的源文件通常使用扩展名 .cpp、.cp 或 .c。 在开始编程之前，请确保您有一个文本编辑器，且有足够的经验来编写一个计算机程序，然后把它保存在一个文件中，编译并执行它。...大多数的 C++ 编译器并不在乎源文件的扩展名，但是如果您未指定扩展名，则默认使用 .cpp。...安装 GNU 的 C/C++ 编译器 UNIX/Linux 上的安装 如果您使用的是 Linux 或 UNIX，请在命令行使用下面的命令来检查您的系统上是否安装了 GCC： $ g++ -v 如果您的计算机上已经安装了...如果是多个 C++ 代码文件，如 runoob1.cpp、runoob2.cpp，编译命令如下： $ g++ runoob1.cpp runoob2.cpp -o runoob 生成一个 runoob

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    大模型部署实战：四大工具赋能个人探索与企业级应用

    llama.cpp：低配设备的救星llama.cpp是将Llama模型移植到C++的高性能实现，专门针对资源受限设备优化。...惊人特性：能在树莓派、旧笔记本等设备上运行甚至可以在iPhone和Android手机上部署极低的内存占用，部分模型只需4GB RAM支持CPU推理，无需高端显卡想要在低配设备上运行大模型的开发者绝对不容错过...企业级特性：高吞吐量服务能力连续批处理优化，提高GPU利用率内置优化算法，减少计算资源消耗支持多GPU分布式推理适合需要服务大量用户的企业级应用场景。...核心优势：由Hugging Face官方维护，与Transform库完美集成支持Tensor并行推理，跨多GPU分配模型内置健康检查、指标收集和容错机制支持安全令牌和用户认证适合已经在使用Hugging...总结对比工具适用场景硬件要求难度等级Ollama个人本地体验中等⭐☆☆☆☆LM Studio个人图形化使用中等⭐☆☆☆☆llama.cpp低配设备部署很低⭐⭐☆☆☆vLLM企业高性能服务很高⭐⭐⭐⭐☆TGI

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    如何进行内存设置

    ⭐本文介绍⭐ 本地环境设置 如果您想要设置 C++ 语言环境，您需要确保电脑上有以下两款可用的软件，文本编辑器和 C++ 编译器。 文本编辑器 这将用于输入您的程序。...C++ 程序的源文件通常使用扩展名 .cpp、.cp 或 .c。 在开始编程之前，请确保您有一个文本编辑器，且有足够的经验来编写一个计算机程序，然后把它保存在一个文件中，编译并执行它。...大多数的 C++ 编译器并不在乎源文件的扩展名，但是如果您未指定扩展名，则默认使用 .cpp。...安装 GNU 的 C/C++ 编译器 UNIX/Linux 上的安装 如果您使用的是 Linux 或 UNIX，请在命令行使用下面的命令来检查您的系统上是否安装了 GCC： $ g++ -v 如果您的计算机上已经安装了...如果是多个 C++ 代码文件，如 kxdang1.cpp、kxdang2.cpp，编译命令如下： $ g++ kxdang1.cpp kxdang2.cpp -o kxdang 生成一个 kxdang

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    本地运行Llama 2的三大开源工具指南

    但你也可以在M1/M2 Mac、Windows、Linux甚至手机上本地运行Llama。本地运行Llama 2的一个很酷的地方在于，你甚至不需要互联网连接。...以下是一个使用本地运行的Llama 2来快速创建一个关于羊驼为何很酷的网站的例子：Llama 2发布仅几天，就已经有了一些在本地运行它的技术。...(Mac/Windows/Linux)Llama.cpp是Llama的C/C++移植版本，这使得在Mac上使用4位整数量化本地运行Llama 2成为可能。...`LLAMA_METAL=1` 允许在GPU上执行计算LLAMA_METAL=1 make# 下载模型export MODEL=llama-2-13b-chat.ggmlv3.q4_0.binif [...MLC LLM (在手机上运行Llama)MLC LLM是一个开源项目，它使得在各种设备和平台（包括iOS和Android）上本地运行语言模型成为可能。

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    如何进行环境配置

    本地环境设置 如果您想要设置 C++ 语言环境，您需要确保电脑上有以下两款可用的软件，文本编辑器和 C++ 编译器。 文本编辑器 这将用于输入您的程序。...C++ 程序的源文件通常使用扩展名 .cpp、.cp 或 .c。 在开始编程之前，请确保您有一个文本编辑器，且有足够的经验来编写一个计算机程序，然后把它保存在一个文件中，编译并执行它。...大多数的 C++ 编译器并不在乎源文件的扩展名，但是如果您未指定扩展名，则默认使用 .cpp。...安装 GNU 的 C/C++ 编译器 UNIX/Linux 上的安装 如果您使用的是 Linux 或 UNIX，请在命令行使用下面的命令来检查您的系统上是否安装了 GCC： $ g++ -v 如果您的计算机上已经安装了...如果是多个 C++ 代码文件，如 kxdang1.cpp、kxdang2.cpp，编译命令如下： $ g++ kxdang1.cpp kxdang2.cpp -o kxdang 生成一个 kxdang

    2.4K20

    使用LM Studio在本地运行LLM完整教程

    在开源类别中， 出于以下的原因，你可能会考虑过在本地计算机上本地运行LLM ： 脱机:不需要互联网连接。...对许多人来说，运行本地LLM需要一点计算机知识，因为它通常需要在命令提示符中运行它们，或者使用更复杂的web工具，如Oobabooga。...LM Studio已经检查了本地系统，并展示它认为可以在计算机上运行的那些模型。要查看所有模型，点击“compatibility guess”(#1)。...如果GPU显存不够，可以将GPU想要处理多少层(从10-20开始)这会将一部分层使用GPU处理，这与llama.cpp的参数是一样的。还可以选择增加LLM使用的CPU线程数。默认值是4。...这个也是需要根据本地计算机进行设置。 完成这些更改后，就可以使用本地LLM了。只需在“USER”字段中输入查询，LLM将响应为“AI”。

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