ChatGLM-6B是由清华大学和智谱AI开源的一款对话语言模型,基于 General Language Model (GLM)架构,具有 62亿参数。 本篇将介绍使用DAMODEL深度学习平台部署ChatGLM-6B模型,然后通过Web API的形式使用本地代码调用服务端的模型进行对话。 一、DAMODEL-ChatGLM-6B服务端部署1.1、实例创建首先点击资源-GPU云实例,点击创建实例:进入创建页面后,首先在实例配置中首先选择付费类型为按量付费,其次选择单卡启动,然后选择需求的GPU 然后下载Hugging Face上的ChatGLM-6B预训练模型,也可以进入魔塔社区选择https://www.modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/files 我们可以直接在终端cd进入ChatGLM-6B文件夹,运行api.py文件:暂时无法在飞书文档外展示此内容显示如下提示则说明启动成功!
port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" URIEncoding="UTF-8" /> 6. // 新的数组和原数组一样大 String[] newValues = new String[values.length]; // 6.
AI视频分析解决方案在视频行业的使用已经逐步步入大家的日常生活、面部识别、个人行为分析、车辆识别等场景。AI视频分析解决方案可以应用于包含前端处理和后台预警提醒、监控视频、视觉系统等。
ES6的异步处理模型分为俩个阶段三种状态。 两个阶段:未决unsettled, 已决settled。 三个状态:pending挂起状态 , resolved成功, rejected失败 ? Promise用法 ES6 规定,Promise对象是一个构造函数,用来生成Promise实例。 Promise构造函数接受一个函数作为参数,该函数的两个参数分别是resolve和reject。
MHA曾经非常流行,但随着MySQL官方的高可用方案不断推出,作者已经意识到,曾经MHA所解决的问题,已经逐渐被官方的解决方案所代替,因此,从MySQL8.0开始,作者已经不在对MHA进行开发和维护。 #5 方案五——MySQL InnoDB Cluster MySQL InnoDB Cluster是一套完整部署和管理MySQL的高可用性解决方案,其整合了MySQL的多项技术,以弥补组复制无法提供具有自动化故障转移功能的中间件 InnoDB Cluster的整体架构如下图所示: #6 方案六——MySQL InnoDB ClusterSet MySQL InnoDB ClusterSet通过将主要的InnoDB Cluster 如果用户无法容忍故障转移期间事务或数据丢失,则不能使用InnoDB ClusterSet作为系统的解决方案,可以考虑使用一个InnoDB Cluster以及跨多个数据中心部署的成员服务器。 关于官方提供的高可用方案,如果你希望获得更多详细的信息,可以阅读《MySQL高可用解决方案——从主从复制到InnoDB Cluster》一书,了解更多这些方案的详细内容!
一家财富500强公司正在大力投资使用AI来改善其运营。他们认识到,AI的价值通常来自于帮助人类更好地完成工作。一个例子是帮助调度员更有效地处理票据和路线。 解决方案的一部分是为给定的决策选择正确的人工参与模型。此外,每个微观决策系统都应该受到监控,无论有多少人为参与。 无论您采用哪种模型,我们认为将AI放在组织结构图和流程设计中以确保人类管理者对其输出负责至关重要。 对更多自主系统的需求、消费者对即时响应的需求、供应链的实时协调以及远程、自动化环境,所有这些都使组织内AI的使用增加成为必然。 要取得成功,您需要了解与AI交互的不同方式,并为每个AI系统选择正确的管理选项。
算法整体架构整体架构与功能体系平台层AI能力中心:整合了各种人工智能技术的核心模块,为系统提供智能化的分析和决策支持。 AI算法引擎:包含多种具体的识别功能,如闯红灯识别、机动车识别、非机动车识别、车牌识别等,能够对交通违法行为进行精准监测。 智慧交通AI算法方案价值基于AI视觉分析技术建立实时监控系统,为传统监控赋能,实现智能化、自动化,能够及时发现并处理AI算法在智慧交通管控中的异常情况。 AI赋能业务闭环:强化交通情指勤督宣、监管执法、继续教育等业务闭环,构建监管精准、响应及时、决策合理的智慧化应用体系。 智慧交通AI算法示例车辆违停识别车牌识别车辆速度检测路面破损识别行人闯红灯识别交通标识牌识别
在本文中,我们将探讨多种构建 AI 智能体结构的模式。这些模式有助于我们扩展功能、保持模块化,并更好地控制执行流程。 为什么使用多智能体模式? 一开始,通常会采用单智能体模型。 适用于按领域或部门划分逻辑的系统 每个监督者管理一组特定任务或智能体 优势: 高度可扩展且结构清晰 各层级具备模块化控制能力 挑战: 实现复杂度较高 层级之间需要明确定义接口 适用场景: 企业级系统、多领域编排任务 6.
拓扑图解释 中间的区域是用IPV4地址并启用EIGRP路由协议实现互通互联,两边用环回口模拟IPV6地址通信,使得2001:1::/64网段主机能够访问2001:3::/64网段的主机服务。 :1::1/64 R1(config-if)# R1(config-if)#no sh R1(config-if)# 查看R1的IPV6路由表信息 R1# R1# R1#show ipv6 route R3(config-if)# R3(config-if)#ipv6 enable R3(config-if)# 对R1和R3做RIP IPV6做RIP协议,需要进接口进行配置 在R1上: R1(config )#ipv6 router rip liu R1(config-rtr)# R1(config-rtr)#int lo0 R1(config-if)# R1(config-if)#ipv6 rip liu (config)#ipv6 router rip liu R3(config-rtr)# R3(config-rtr)#int lo0 R3(config-if)# R3(config-if)#ipv6
本方案主要介绍以下几个方面的内容: 无线Wi-Fi 发展简介 无线Wi-Fi 6的新特性 高校无线需求新特点 高校场景化Wi-Fi 6无线建设方案 高校Wi-Fi 6无线可视化运维 ? 二、Wi-Fi 6的新特性 Wi-Fi 6相比起Wi-Fi 4/5来说不只是速率更快了 Wi-Fi 6在物理帧、调制、编码、多用户并发等多方面进行了技术改进和优化 Wi-Fi 6的关注点不只是单设备的峰值速率 因此,64-QAM符号位长6bit,表示一次可传输6bit的数据,256-QAM符号位长8bit,1024-QAM符号位长自然就是10bit,因此可以知道Wi-Fi 6对比Wi-Fi 5的物理层协商速率提升了 那针对这种高密度接入场景Wi-Fi 6又有什么解决妙招呢?这就得看Wi-Fi 6使用的MU-MIMO和OFDMA技术了。 Wi-Fi 6无线可视化运维系统提供基于大数据技术开发的无线AI云智能运维,提升无线体验▽。
弹层无滚动[css-超出隐藏] 适用场景需满足以下条件: 1、body最好是一屏、无滚动 2、虽然body内容超出一屏需滚动,但触发弹层出现的按钮在第一屏中 3、弹层不用滚动效果 解决方案 + 弹层内部滚动[css-弹框超出滚动|真机有bug] 适用场景需满足以下条件: 1、body最好是一屏、无滚动 2、虽然body内容超出一屏需滚动,但触发弹层出现的按钮在第一屏中 解决方案 解决方案与思路: 具体制作思路写在js注释上。 6、最后把本次移动到的点y2替换给y1,根据手势移动实时更新当前手势的地址。 结论是:以上解决方案中,第四种没有出现这种问题,第五种也没有,共同点都是因为用了touchmove的preventDefault。
在不同的业务场景下,解决方案会有所差异,常见的方式有: 阻塞式重试; 2PC、3PC 传统事务; 使用队列,后台异步处理; TCC 补偿事务; 本地消息表(异步确保); MQ 事务。 3异步队列 在解决方案演化的过程中,引入队列是个比较常见也较好的方式。 这种情况常见解决方案有: 阻塞式重试。但有同样的问题,比如宕机、一直失败的情况。 写入日志、队列,然后有单独的异步服务自动或人工介入处理。但一样会有问题,写日志或队列时,会存在失败的情况。 6MQ 事务 有些 MQ 的实现支持事务,比如 RocketMQ 。MQ 的事务可以看作独立消息服务的一种具体实现,逻辑完全一致。
企业仍面临AI数据挑战几年前,商业技术领域最流行的术语是"大数据"——指组织收集大量信息以探索新的运营方式和战略方向。 如今越来越明显的是,企业在利用大数据时面临的问题依然存在,而新技术AI正让这些问题再次浮出水面。如果不解决困扰大数据的问题,AI实施将继续失败。那么阻碍AI实现承诺的问题是什么? 大数据需要(可能仍然需要)而AI项目也依赖的是,以某种方式将所有元素整合在一起,使计算机算法能够理解。 某机构的2024年人工智能炒作周期将AI就绪数据置于炒作周期的上升曲线,估计需要2-5年才能达到"生产力稳定期"。 考虑到AI系统挖掘和提取数据,大多数组织——除了最大型的——都没有构建的基础,可能在未来1-4年内无法获得AI协助。
AI 平台评估与解决方案报告本报告以近几年(截至 2025 年 10 月)的公开资料为基础,梳理人工智能平台的定义、架构模型与核心模块,并比较若干代表性开源平台,最后给出实施建议。 一、AI 平台定义|Definition of AI Platform1.1 背景与意义|Background and SignificanceAI 平台是连接数据、工具和模型的一体化环境,使企业能够在一个统一平台中采集 未来的 AI 平台将更重视模块化扩展、跨云支持以及与 DevOps/ML Ops 工具链的深度整合。 智能体系统通常由多个核心模块组成:感知模块用于收集环境信息并提取重要特征:contentReferenceoaicite:5{index=5};记忆模块存储知识和历史经验:contentReferenceoaicite:6{ index=6};规划模块根据当前状态和记忆制定行动策略:contentReferenceoaicite:7{index=7};执行模块将决策转化为命令并与外部系统交互:contentReferenceoaicite
欠拟合和过拟合 几乎所有的复杂方程都存在结果跟预期差异的情况,越复杂的方程,这种情况就越严重。这里面通常都是算法造成的,当然也存在数据集的个体差异问题。 所以”欠拟合“和”过拟合“是机器学习过程中重
上一篇:Prompt终极用法 通过前面5篇内容我们了解了从基础到高级的Prompt用法,今天我们来聊聊AI的人设! 打造人设的步骤:只要3步 在Prompt实践中,我们了解到需要给AI打造一个人设,这样它才能比较精确地get到场景。其实,人设的本质就是有效地给AI洗脑,引导GPT专注于解决某个领域的问题。 那么,如何给AI打造人设呢?一般来说,会有三步: WHO 立人设 贴脸给一句话就行: 你是一位 #什么角色,#细节。 AIChatX:https://ai.yoyocms.com/client/chat 参考资料 李佳芮,《ChatGPT从0到1》 林健,《零基础GPT应用入门课》 Global AI Bootcamp
这两天,“2024全球6G技术大会” 在南京召开,多位专家和教授就6G重要关键使能技术进行探讨。下面给大家分享一份往期中国移动关于6G与AI方面的研究。 人工智能正成为推动新一轮产业革命的关键力量。 6G 网络需充分利用其人工智能相关资源,感知网络状态,并利用广泛分布的计算、数据和算法资源,以提供高效的 AI 服务。同时, 6G 网络应为AI服务提供 QoS 保障,并确保数据的隐私和安全。 6G与AI融合的未来方向 6G 网络的内生 AI 设计将赋能网络的AI大模型,同时使网络能够支持 AI 大模型的训练和服务。 6G 网络将承担数据采集、预处理等数据服务,为云AI训练提供更好的支持。此外,6G 网络的分布式部署将使得 AI 大模型更靠近用户侧,从而在时延方面具有潜在优势。 本文摘自于中国移动的“6G内生AI架构及AI大模”汇报材料。
盘点6个基于.Net开发的、热门AI项目。 Github:https://github.com/Stability-AI/StableSwarmUI 详细介绍:StableSwarmUI:Stable Diffusion客户端,官方出品、功能强大且易用
AIGC AIGC(AI Generated Content)是指利用人工智能生成内容。是利用人工智能来生成你所需要的内容,GC的意思是创作内容。 什么是AI作画? 虽然AI作画本身涉及到很多人工智能学习领域跟算法相关的知识,但AI作画的原理解释起来并不复杂。 用户可以在平台上输入各种与风格、主题、氛围有关的关键词,AI根据这些关键词在互联网巨量的资源和素材中搜索、学习,最后糅合与拼接成一些符合要求的画作。这就是AI作画的简单解释。 prompt相关资料: Prompt-Engineering-Guide prompttool 6pen Art 6pen Art是一个AI绘画的网站。 AI时代人人都能成为开发者,所以我们必要提高自己的竞争力,发挥想象力,你会发现全球的知识库和代码都在你的手中,你可以创造任何东西,只需发挥想象力。
多年来,推出了 HDR+ 和Night Sight 等功能,它们使用人工智能 (AI) 通过计算摄影来创建精美的图像。 AI 是创新工作的未来,但问题目前的芯片不能满足Google的AI计算能力。 因此,Google着手构建一个专为移动设备打造的技术平台,让Google能够将最具创新性的 AI 和机器学习 (ML) 带给 Pixel 用户。 Tensor 是Google第一个专门为 Pixel 手机定制的 SoC,Pixel 6 和 Pixel 6 Pro将使用该芯片,并在秋季发布。 Pixel 6 和 Pixel 6 Pro 也采用了新的材料和饰面——例如 Pro 的轻质抛光铝制框架和 6 的哑光铝饰面。它们在你手中都感觉很棒。