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社区干货
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
首先打开Anaconda prompt,直接在应用里搜**Anaconda prompt**就可以啦,打开之后就会发现这个界面:然后第二步我们进行**创建tensorflow虚拟环境**这个地方需要点**yes**的地方,就一直输入y就可以啦```pythonconda create -n tensorflow python=3.7```多云管理平台解决异构的基础设施资源复杂难管理问题。平台可纳管不同环境、不同云厂商资... Service 得到一个 ClusterIP(虚拟 IP 地址),并保存到集群数据仓库;4. 在集群范围内传播 Service 配置;5. 集群 DNS 服务得知该 Service 的创建,据此创建必要的 DNS A 记录。总体来说,Kubernetes的服务注册与发...
技术人的 2023 总结之无处不在的 AI|社区征文
随后 ChatGPT 继续飞速进化,短短时间就从初代 ChatGPT 经过了 GPT-2.5,GPT-3 到了 GPT-4,那么什么是 GPT-4 呢,这里顺道让 GPT-4 给出一个合理的解释
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GPU-部署Baichuan大语言模型
运行环境:Transformers:一种神经网络架构,用于语言建模、文本生成和机器翻译等任务。深度学习框架。本文以4.30.2为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本文以2.0.1为例。 Anaconda:获取包且对包能够进行管理的工具,包含了Conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项,用于创建Python虚拟环境。本文以Anaconda 3和Python 3.10为例。 Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在CUDA、GPU驱...
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快速入门
网络配置 不同网络环境,您可根据实际情况进行公网、VPC 相关网络配置。详见网络配置。 2 使用流程数据服务主要流程如下: 2.1 数据源配置打通各类型数据源和数据服务平台之间的网络链路,将数据源注册到数据服务平... 进行物理表创建。更多详细物理表相关操作,详见物理表管理。 2.3 创建逻辑表逻辑表是数据开发者在平台进行逻辑建模后产生的虚拟表,是物理表的一个映射。通过逻辑表屏蔽底层存储细节,完成物理表字段类型转换、规范命...
业务进阶,用架构思维看云原生 | 社区征文
且通常对资源进行了虚拟化。## 一、**从虚拟化到云原生****虚拟化作... 不用时刻纠结于开发与测试之间不一致的环境等等。这两点是云原生的优势。鉴于数字化转型过程中代码重构的工作量,**一般建议企业在满足自身业务需求的情况下,尽可能选择标准接口、协议的方式,或者直接使用业界事实...
打造新一代云原生"消息、事件、流"统一消息引擎的融合处理平台 | 社区征文
当然其他主流的开源消息项目也没有进行云原生架构转型,比如RabbitMQ无法水平扩展单队列能力、Kafka扩容需要大量数据拷贝和均衡。这些现有解决方案都不适用于为大规模客户提供弹性服务的公共云环境。