Die bekannten gro?en Open-Source-Sprachmodelle wie Llama3 von Meta, Mistral- und Mixtral-Modelle von MistralAI und Jamba von AI21 Lab sind zu Konkurrenten von OpenAI geworden. In den meisten F?llen müssen Benutzer diese Open-Source-Modelle anhand ihrer eigenen Daten verfeinern, um das Potenzial des Modells voll auszusch?pfen. Es ist nicht schwer, ein gro?es Sprachmodell (wie Mistral) im Vergleich zu einem kleinen mithilfe von Q-Learning auf einer einzelnen GPU zu optimieren, aber die effiziente Feinabstimmung eines gro?en Modells wie Llama370b oder Mixtral blieb bisher eine Herausforderung . Deshalb Philipp Sch, technischer Leiter von HuggingFace

Laut einem TrendForce-Umfragebericht hat die KI-Welle erhebliche Auswirkungen auf die M?rkte für DRAM-Speicher und NAND-Flash-Speicher. In den Nachrichten dieser Website vom 7. Mai sagte TrendForce heute in seinem neuesten Forschungsbericht, dass die Agentur die Vertragspreiserh?hungen für zwei Arten von Speicherprodukten in diesem Quartal erh?ht habe. Konkret sch?tzte TrendForce ursprünglich, dass der DRAM-Speichervertragspreis im zweiten Quartal 2024 um 3 bis 8 % steigen wird, und sch?tzt ihn nun auf 13 bis 18 %, bezogen auf NAND-Flash-Speicher, die ursprüngliche Sch?tzung wird um 13 bis 18 % steigen 18 %, und die neue Sch?tzung liegt bei 15 %, nur eMMC/UFS weist einen geringeren Anstieg von 10 % auf. ▲Bildquelle TrendForce TrendForce gab an, dass die Agentur ursprünglich damit gerechnet hatte, dies auch weiterhin zu tun

Die lokale Feinabstimmung von Deepseek-Klasse-Modellen steht vor der Herausforderung unzureichender Rechenressourcen und Fachkenntnisse. Um diese Herausforderungen zu bew?ltigen, k?nnen die folgenden Strategien angewendet werden: Modellquantisierung: Umwandlung von Modellparametern in Ganzzahlen mit niedriger Pr?zision und Reduzierung des Speicherboots. Verwenden Sie kleinere Modelle: W?hlen Sie ein vorgezogenes Modell mit kleineren Parametern für eine einfachere lokale Feinabstimmung aus. Datenauswahl und Vorverarbeitung: W?hlen Sie hochwertige Daten aus und führen Sie eine geeignete Vorverarbeitung durch, um eine schlechte Datenqualit?t zu vermeiden, die die Modelleffizienz beeinflusst. Batch -Training: Laden Sie für gro?e Datens?tze Daten in Stapel für das Training, um den Speicherüberlauf zu vermeiden. Beschleunigung mit GPU: Verwenden Sie unabh?ngige Grafikkarten, um den Schulungsprozess zu beschleunigen und die Trainingszeit zu verkürzen.

1. Rufen Sie zun?chst den Edge-Browser auf und klicken Sie auf die drei Punkte in der oberen rechten Ecke. 2. W?hlen Sie dann in der Taskleiste [Erweiterungen] aus. 3. Schlie?en oder deinstallieren Sie als N?chstes die Plug-Ins, die Sie nicht ben?tigen.

Laraveleloquent-Modellab Abruf: Das Erhalten von Datenbankdaten Eloquentorm bietet eine pr?gnante und leicht verst?ndliche M?glichkeit, die Datenbank zu bedienen. In diesem Artikel werden verschiedene eloquente Modellsuchtechniken im Detail eingeführt, um Daten aus der Datenbank effizient zu erhalten. 1. Holen Sie sich alle Aufzeichnungen. Verwenden Sie die Methode All (), um alle Datens?tze in der Datenbanktabelle zu erhalten: UseApp \ Models \ post; $ posts = post :: all (); Dies wird eine Sammlung zurückgeben. Sie k?nnen mit der Foreach-Schleife oder anderen Sammelmethoden auf Daten zugreifen: foreach ($ postas $ post) {echo $ post->

Die Handhabung der hohen DPI -Anzeige in C kann in den folgenden Schritten erreicht werden: 1) Verstehen Sie DPI und Skalierung, verwenden Sie die Betriebssystem -API, um DPI -Informationen zu erhalten und die Grafikausgabe anzupassen. 2) übereinstimmende Kompatibilit?t verarbeiten, plattformübergreifende Grafikbibliotheken wie SDL oder QT verwenden. 3) Leistungsoptimierung durchführen, die Leistung durch Cache, Hardwarebeschleunigung und dynamische Anpassung der Detail -Ebene verbessern; 4) L?sen Sie gemeinsame Probleme wie verschwommene Text- und Schnittstellenelemente sind zu klein und l?sen Sie durch korrektes Anwenden der DPI -Skalierung.

Die Go-Funktionsdokumentation enth?lt Warnungen und Vorbehalte, die für das Verst?ndnis potenzieller Probleme und die Vermeidung von Fehlern unerl?sslich sind. Dazu geh?ren: Parametervalidierungswarnung: überprüfen Sie die Parametergültigkeit. überlegungen zur Parallelit?tssicherheit: Geben Sie die Thread-Sicherheit einer Funktion an. Leistungsaspekte: Heben Sie den hohen Rechenaufwand oder Speicherbedarf einer Funktion hervor. Anmerkung zum Rückgabetyp: Beschreibt den von der Funktion zurückgegebenen Fehlertyp. Abh?ngigkeitshinweis: Listet externe Bibliotheken oder Pakete auf, die für die Funktion erforderlich sind. Veraltungswarnung: Zeigt an, dass eine Funktion veraltet ist, und schl?gt eine Alternative vor.

Fallstricke in der Go-Sprache beim Entwurf verteilter Systeme Go ist eine beliebte Sprache für die Entwicklung verteilter Systeme. Allerdings gibt es bei der Verwendung von Go einige Fallstricke zu beachten, die die Robustheit, Leistung und Korrektheit Ihres Systems beeintr?chtigen k?nnen. In diesem Artikel werden einige h?ufige Fallstricke untersucht und praktische Beispiele für deren Vermeidung gegeben. 1. überm??iger Gebrauch von Parallelit?t Go ist eine Parallelit?tssprache, die Entwickler dazu ermutigt, Goroutinen zu verwenden, um die Parallelit?t zu erh?hen. Eine überm??ige Nutzung von Parallelit?t kann jedoch zu Systeminstabilit?t führen, da zu viele Goroutinen um Ressourcen konkurrieren und einen Mehraufwand beim Kontextwechsel verursachen. Praktischer Fall: überm??iger Einsatz von Parallelit?t führt zu Verz?gerungen bei der Dienstantwort und Ressourcenkonkurrenz, was sich in einer hohen CPU-Auslastung und einem hohen Aufwand für die Speicherbereinigung ?u?ert.