javatokenizer的方法
社区干货
开源Java诊断工具Arthas:开篇之watch实战
## 一、前言 - 还在为排查Java程序线上问题头痛吗,看我们用阿里开源的诊断神器 Arthas 来帮您- 本文开篇主要介绍 阿里开源的诊断神器Arthas 3.7.0版本,watch、jad、classloader 命令,以 Debian 11、openjdk 11 ... 包括查看方法调用的出入参、异常- 监测方法执行耗时,类加载信息等,大大提升线上问题排查效率。### 2. [安装和启动](https://arthas.aliyun.com/doc/install-detail.html) - **执行该程序的用户需要和目标进程...
Maven依赖冲突避坑指北
(ClassLoader.java:521) ...25 common frames omitted("hello world!"); ```这是典型的依赖冲突问题,什么?你说编译没问题?照着文档写的?还能打包?TOO NAIVE...你以为你引了这个版本的依赖,工程里跑的就是... (https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c9d149e554b843e094535f2489290aa9~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713975615&x-signature=yjK0sdex0m4LW45keOwlXkX6...
大模型的应用前景:从自然语言处理到图像识别 | 社区征文
# 大模型技术应用背景
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javatokenizer的方法-优选内容
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探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
预训练主要任务为预测masked单词;Decoder-Only为GPT样式,模型类型为生成式,训练方式为自回归语言模型,预训练主要任务为预测下一个单词。;params.put("return_token_usage", true);ArrayList rawDatas = new ArrayList<>();rawDatas.add(new RawData().setDataType("text").setText("hello1").b...
embedding v2
最多能处理 8192 个 token,数量超长时会截断,数量不足时会做 padding。 输出稠密向量维度是 1024,类型是 float。输出稀疏向量为字典类型,k 为 Tokenizer 输出的 token,v 为这个 token 的权重。 bge-large-zh-and-m... 示例 请求参数Java HashMap params = new HashMap<>();params.put("return_token_usage", true);ArrayList rawDatas = new ArrayList<>();rawDatas.add(new RawData().setDataType("text").setText("hello1").b...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
BertForTokenClassification```导入PyTorch和Hugging Face的Transformers库,并加载预训练的BERT模型和tokenizer。```pythonmodel_name = "bert-base-uncased"tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)model = BertForTokenClassification.from_pretrained(model_name)```定义变量model_name为"bert-base-uncased",这是一个预训练的BERT模型。我们还通过BertTokenizer.from_pretrained()方法加载了预训练...
Elasticsearch进阶篇@记kibana执行dsl脚本实战过程 | 社区征文
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分布式数据缓存中的一致性哈希算法|社区征文
key 所映射的服务器几乎都会改变,这对分布式缓存系统来说是不可以接收的。一致性哈希算法能尽可能减少了服务器数量变化所导致的缓存迁移。### 哈希算法首先,一致性哈希算法依赖于普通的哈希算法。大多数同学对哈希算法的理解可能都停留在 JDK 的 `hashCode` 函数上。其实哈希算法有很多种实现,它们在不同方面都各有优劣,针对不同的场景可以使用不同的哈希算法实现。![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-...
【发布】多模态 VisualGLM-6B,最低只需 8.7G 显存
history = model.chat(tokenizer, image_path, "描述这张图片。", history=[]) print(response) response, history = model.chat(tokenizer, "这张图片可能是在什么场所拍摄的?", history=history) print(response) ```如果使用SwissArmyTransformer库调用模型,方法类似,可以使用环境变量SAT\_HOME决定模型下载位置。在本仓库...
社区容器服务发现及负载均衡
但也会带来额外的复杂度,特别是两套一起使用时。*让我们通过今天的文章深入其中,了解技术细节,直击问题本源。***一、K8S 原生流量**讲 Istio 前,需先了解一下**原生 K8S** 技术细节。## 服务发现