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文章浏览阅读5.9k次，点赞42次，收藏24次。部署场景：从个人开发环境到企业级生产系统，选择合适的部署方案。性能需求：根据延迟、吞吐量等指标选择最适合的技术框架。资源约束：考虑硬件资源限制，选择合适的优化策略。开发难度：评估团队技术能力，选择适合的实现方案。维护成本：考虑长期运维和升级的技术投入。通过深入理解各个框架的技术特点和适用场景，开发团队可以根据具体需求选择最适合的部署方案，实现大语言模型的高效服务。作者：Gautam Chutani。_llm部署工具

随着大模型的落地应用需求，各种大模型的推理框架也出现“涌现”的“输出”，目前大模型的推理框架有ollama、vllm、LMDeploy、 sglang、xinference，主流的推理框架是ollama和vllm原理： ollama的原理：底层是llam…

最近上課常被問到，如何在地端環境搭建出大語言模型(LLM)，並且呼叫其API。 一開始我不太理解為何會有這樣的需求(因為在地端自行搭建運行LLM的成本不一定比較低，即便可能比較安全)，但被問多了，也就開始遍尋相關的解決方案，看看有沒有什麼最簡單的方式，可以讓開發人員在地端測試大...

文章浏览阅读9.3k次，点赞20次，收藏28次。这个确定性函数通常是一个线性变换，将从标准高斯分布（均值为0，方差为1）中采样的随机噪声与潜在变量的均值和标准差相结合。然后，通过一个神经网络或其他可微分的映射函数，将这个随机噪声向量与模型的均值和标准差参数相结合，生成最终的潜在变量。总之，“Reparameterization trick” 允许模型在训练过程中通过随机采样得到的潜在变量，同时保持了可微性，从而使生成模型更容易优化。：在生成模型中，通常会有一个随机性的潜在变量，例如高斯分布中的均值和方差，用于生成样本。_reparameterization trick

關於家庭，有二點同樣重要且並存的真理：第一、家庭是幸福的泉源、聖殿和安全的所在；它反映出我們的特性，顯現出我們的審美觀和我們的過去。 第二、家庭是強佔我們週末最多時間、進而摧毀它的主要元凶。

大家午安～講了那麼多天模型訓練，想必大家應該都有點膩了吧？今天就來點不一樣的（其實是為了明天鋪路）。在之前的文章裡面，我們提到很多計算詞頻的方法跟變體，但是也說過這樣的計算發法有它的限制性在，所以...

文章浏览阅读3.5k次，点赞6次，收藏51次。【scikit-opt】七大启发式算法的使用_scikit-opt

他的一生充满高光：是计算机科学之父、人工智能的开山鼻祖；他破解了德军的终极密码，让二战提前两年结束，拯救了上千万人的生命。 他的一生结于悲剧：由于自己的同性恋身份，触碰了英国保守社会的禁忌，因此被实…

文章浏览阅读8.9k次，点赞22次，收藏75次。本文详细对比分析了Keras和TensorFlow中LSTM层的实现细节，包括权重解析顺序、计算逻辑及异同点。通过具体实例，展示了如何在两种框架下手动实现LSTM，并对比了结果。

iT 邦幫忙是 IT 領域的技術問答與分享社群，透過 IT 人互相幫忙，一起解決每天面臨的靠北時刻。一起來當 IT 人的超級英雄吧，拯救下一個卡關的 IT 人

Computational Graph实际上是一种描述计算过程的“语言”。这种语言中用node表示variable，用edge表示operation。

前言 原來還想多介紹幾個應用，但是，一直擔心忘了另一個RNN的變形 -- GRU，所以，還是先把它處理掉，才好 focus 在應用上。另一方面，LSTM 執行速度非常慢，如果改用 GRU，希望測試可以...

貝氏定理（Bayes' theorem）是機率論中，一個概念簡單卻非常強大的定理。有了機率論的存在，人們才能理性且合理地評估未知事物發生的可能性（例：今天的下雨機率有多少？我中樂透的可能性有多高？），並透過貝氏定理搭配經驗法則來不斷地改善目前的認知，協助我們做更好的決策。這篇將利用生活上我們（或人工智慧）常需要考慮的事情當作引子，如今天的下雨機率是多少？來直觀地了解貝氏定理是怎麼被應用在各式各樣的地方。我們甚至可以效仿貝氏定理的精神，讓自己能更理性地評估未知並從經驗中學習。

逆序对模板题，逆序对一般正解是 O(n\log n) 的，但是看到了“入门”你就知道这道题 O(n^2) 是绝对过得了的。 但O(n^2) 的冒泡排序不是重点，我们来讲一讲以后用的到的 O(n \log n) 归并排序。 归并排序运用的是“分而治之”的思想，首先把数组…

日前也接受了Wipro的面試貌似也通過了 目前到了填基本資料的階段 請問有人知道這家嗎？ 可否大概分享目前狀況? 謝謝

本篇教學會介紹「字串操作與轉換」的內建函式，透過字串操作的函式，能進行數字轉換成字串或格式化字串等相關操作。

Value error problem using tensorflow I have an issue from part of my tensor flow code when building a neural network: The error is a ValueError: Argument(s) not recognized : {'lr' : 0.001} The sec...

在本節中，我們將深入探索如何使用深度學習中的循環神經網絡（RNN），特別是長短期記憶網絡（LSTM），來進行時間序列數據的預測。我們將使用PyTorch框架，從數據預處理、模型構建、訓練到評估，完整地...

本文討論梯度消失與爆炸的原因及常見的解決方式

文章浏览阅读10w+次，点赞19次，收藏72次。Python os.remove() 方法os.remove() 方法用于删除指定路径的文件。如果指定的路径是一个目录，将抛出OSError。在Unix, Windows中有效以下实例演示了 remove() 方法的使用：#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-import os, sys# 列出目录print "目录为: %s"..._python 清空文件夹

想象一下，假如今天是你作为数据分析师入职的第一天，老板交给你一个数据分析任务：通过公司已经有的信用卡用户和交易信息，预测用户未来是否会逾期还款。 这个问题看似简单，实则隐藏了一个非常大的坑：据粗略估…

我有一个非常不平衡的数据集。我使用sklearn.train_test_split函数来提取训练数据集。现在我想对训练数据集进行过采样，所以我过去常常计算type1的数量(我的数据集有两个类别和类型(type1和tupe2)，但我的所有训练数据都是type1。所以我不能过度抽样。以前，我用我编写的代码拆分训练测试数据集。在所有type1数据编码0.8和所有type2数据的0.8在训练数据集中。如何

Using the Tensorflow Object Detection API, what's the current recommendation / best practice around the train / test split percentage for labeled examples? I've seen a lot of conflicting info, anyw...