Les grands modèles de langage open source familiers tels que Llama3 lancé par Meta, les modèles Mistral et Mixtral lancés par MistralAI et Jamba lancé par AI21 Lab sont devenus des concurrents d'OpenAI. Dans la plupart des cas, les utilisateurs doivent affiner ces modèles open source en fonction de leurs propres données pour libérer pleinement le potentiel du modèle. Il n'est pas difficile d'affiner un grand modèle de langage (comme Mistral) par rapport à un petit en utilisant Q-Learning sur un seul GPU, mais le réglage efficace d'un grand modèle comme Llama370b ou Mixtral est resté un défi jusqu'à présent. . C'est pourquoi Philipp Sch, directeur technique de HuggingFace

Selon un rapport d'enquête TrendForce, la vague de l'IA a un impact significatif sur les marchés de la mémoire DRAM et de la mémoire flash NAND. Dans l'actualité de ce site du 7 mai, TrendForce a déclaré aujourd'hui dans son dernier rapport de recherche que l'agence avait augmenté les augmentations de prix contractuels pour deux types de produits de stockage ce trimestre. Plus précisément, TrendForce avait initialement estimé que le prix du contrat de mémoire DRAM au deuxième trimestre 2024 augmenterait de 3 à 8 %, et l'estime désormais à 13 à 18 % en termes de mémoire flash NAND, l'estimation initiale augmentera de 13 à 8 % ; 18 %, et la nouvelle estimation est de 15 % ~ 20 %, seul eMMC/UFS a une augmentation inférieure de 10 %. ▲Source de l'image TrendForce TrendForce a déclaré que l'agence prévoyait initialement de continuer à

Le réglage fin local des modèles de classe Deepseek est confronté au défi des ressources informatiques insuffisantes et de l'expertise. Pour relever ces défis, les stratégies suivantes peuvent être adoptées: quantification du modèle: convertir les paramètres du modèle en entiers à faible précision, réduisant l'empreinte de la mémoire. Utilisez des modèles plus petits: sélectionnez un modèle pré-entra?né avec des paramètres plus petits pour un réglage fin local plus facile. Sélection des données et prétraitement: sélectionnez des données de haute qualité et effectuez un prétraitement approprié pour éviter une mauvaise qualité des données affectant l'efficacité du modèle. Formation par lots: pour les grands ensembles de données, chargez les données en lots de formation pour éviter le débordement de la mémoire. Accélération avec GPU: Utilisez des cartes graphiques indépendantes pour accélérer le processus de formation et raccourcir le temps de formation.

1. Tout d’abord, entrez dans le navigateur Edge et cliquez sur les trois points dans le coin supérieur droit. 2. Ensuite, sélectionnez [Extensions] dans la barre des taches. 3. Ensuite, fermez ou désinstallez les plug-ins dont vous n'avez pas besoin.

Laravelelognent Model Retrieval: Faconttement l'obtention de données de base de données Eloquentorm fournit un moyen concis et facile à comprendre pour faire fonctionner la base de données. Cet article présentera en détail diverses techniques de recherche de modèles éloquentes pour vous aider à obtenir efficacement les données de la base de données. 1. Obtenez tous les enregistrements. Utilisez la méthode All () pour obtenir tous les enregistrements dans la table de base de données: usApp \ Modèles \ Post; $ poters = post :: all (); Cela rendra une collection. Vous pouvez accéder aux données à l'aide de Foreach Loop ou d'autres méthodes de collecte: ForEach ($ PostsAs $ POST) {echo $ post->

La gestion de l'affichage DPI élevé en C peut être réalisée via les étapes suivantes: 1) Comprendre le DPI et la mise à l'échelle, utiliser l'API du système d'exploitation pour obtenir des informations DPI et ajuster la sortie graphique; 2) Gérer la compatibilité multiplateforme, utilisez des bibliothèques graphiques multiplateformes telles que SDL ou QT; 3) Effectuer une optimisation des performances, améliorer les performances par le cache, l'accélération matérielle et le réglage dynamique du niveau de détails; 4) Résoudre des problèmes communs, tels que le texte flou et les éléments d'interface, sont trop petits et résolvent en appliquant correctement la mise à l'échelle DPI.

La documentation de la fonction Go contient des avertissements et des mises en garde essentiels pour comprendre les problèmes potentiels et éviter les erreurs. Ceux-ci incluent : Avertissement de validation des paramètres : vérifiez la validité des paramètres. Considérations sur la sécurité de la concurrence?: indiquez la sécurité des threads d'une fonction. Considérations sur les performances?: mettez en évidence le co?t de calcul élevé ou l'empreinte mémoire d'une fonction. Annotation du type de retour?: décrit le type d'erreur renvoyé par la fonction. Remarque sur les dépendances?: répertorie les bibliothèques ou packages externes requis par la fonction. Avertissement de dépréciation?: indique qu'une fonction est obsolète et suggère une alternative.

Pièges du langage Go lors de la conception de systèmes distribués Go est un langage populaire utilisé pour développer des systèmes distribués. Cependant, il existe certains pièges à prendre en compte lors de l'utilisation de Go qui peuvent nuire à la robustesse, aux performances et à l'exactitude de votre système. Cet article explorera quelques pièges courants et fournira des exemples pratiques sur la fa?on de les éviter. 1. Surutilisation de la concurrence Go est un langage de concurrence qui encourage les développeurs à utiliser des goroutines pour augmenter le parallélisme. Cependant, une utilisation excessive de la concurrence peut entra?ner une instabilité du système, car trop de goroutines se disputent les ressources et entra?nent une surcharge de changement de contexte. Cas pratique?: une utilisation excessive de la concurrence entra?ne des retards de réponse des services et une concurrence entre les ressources, qui se manifestent par une utilisation élevée du processeur et une surcharge importante de garbage collection.