冻结预训练模型的参数，只保留特定层的参数。
社区干货
图谱构建的基石: 实体关系抽取总结与实践|社区征文
# 引言作为一个专注于NLP的算法技术团队,我们一直致力于知识智能在各业务场景的价值落地,随着NLP技术的逐渐演变:从词表为王到词向量,再到以BERT为代表的预训练模型,再到最近横空出世的ChatGPT,让“技术赋能业务”逐渐成为了现实。在一些常见的NLP任务中,有一类任务扮演了举足轻重的作用,也是当下的研究热点,这类任务就是:实体关系抽取,目的是从自然语言文本中识别并判定实体对之间存在的特定关系,为智能检索、语义分析等提供基...
KubeWharf:解析云原生未来的分布式操作系统|社区征文
KubeWharf 的支持使得模型训练和推理等任务能够更好地融入云原生架构,提高了整个系统的灵活性和效率。 - **综合优势——** KubeWharf 在多租户管理、离线混部、存储和机器学习云原生化等方面的优势,使其成为一个强大的工具,适用于各种复杂的应用场景。企业和云服务提供商可以通过充分利用 KubeWharf 的特性,更好地构建、管理和维护其云原生基础设施,从而提升整体业务的效率和可靠性。### 项目介绍- **KubeWharf 核心组件...
【拥有新时代的通信协议,引领云原生迈向更高的舞台】解密Dubbo3从微服务升华到云原生 | 社区征文
形成 **【全新的服务发现模型】**、 **【下一代云原生服务通信协议】** 和 **【完美支持云原生基础设施】** 的方案。- **(取其精华)** Dubbo3依然会保留之前已有的**开箱即用**和**落地实践**的优点。- **(去其... controller会将特定Label的Pod保持在恒定的数量。- 服务管理:主要为Service ,Service默认为具有特定标签Label的Pod统⼀提供⼀个VIP(Kubernetes-ClusterIP),需要请求该组Pod的请求都默认会按照round-robin的负载策...
Kubernetes 观测:基于 eBPF 的云原生深度可观测性实践
我们先来回顾一下可观测性成熟度模型经典分层:* **监控**:需要我们回答各个组件的运行状态。这并不陌生,也很容易实现,我们只需要监控组件单个特定状态,如果超出阈值则触发告警即可;*...
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冻结预训练模型的参数，只保留特定层的参数。-优选内容
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集简云合体GPTs,助力GPTs创作者轻松构建AI新物种
允许用户构建适用于特定用途或业务场景的定制化模型。* GPTs开启了定制GPT技术的大门,使更多人能够参与,它通过大量的预训练数据进行训练,然后用户可以根据自己的需求进一步定制这些模型以适应不同的应用场景。* ... 如果您是通过GPTs等语言模型调用,由AI生成请求参数直接调用集简云的应用动作接口,目前是完全免费的。#### 但是, 部分集简云的内置应用比如:工商信息查询,招标信息查询等是按使用量付费的。价格可以在集简云的...
GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型
InstructGPT训练过程和测试。 多种规模的模型:模型参数从1.3B到66B,既适合新手学习也可用于商用部署。 高效的训练:通过使用最新技术,如ZeRO和LoRA等技术改善训练过程,让训练过程更高效。 推理API:提供易于使用的推理API,方便进行对话式的交互测试。 模型微调 模型微调是一种迁移学习技术,通过在预训练模型的基础上进行额外训练,使其适应特定任务或领域。这一过程包括选择预训练模型,准备目标任务的数据,调整模型结构,进行微调训练...
干货|火山引擎A/B测试平台的实验管理重构与DDD实践
微服务以及各种领域模型等,它们都代表了针对系统复杂性的不同应对策略。正如John Ousterhout教授在他的著作《A Philosophy of Software Design》中所强调的,复杂性可以定义为那些使得软件变得难以理解和修改的因素... 开发者可能未能及时地进行代码重构或提取公共逻辑。相反,他们可能采用了快速复制粘贴的方式来开发代码,以节省时间和减小影响已存在的稳定模块的风险。然而,当需求变化时,就需要在多个地方进行代码修改。2. **认知...
一文了解 DataLeap 中的 Notebook
构建和训练机器学习模型等方面。但是显然,做数据开发,只有 Notebook 是不够的。在火山引擎 DataLeap 数据研发平台,我们提供了任务开发、发布调度、监控运维等一系列能力。我们将 Notebook 作为一种任务类型,加入... Kernel 是 Notebook 中的代码实际的运行环境,它是一个独立的进程。每一次「运行」动作,产生的效果是单个 Cell 的代码被运行。具体来讲,「运行」就是把 Cell 内的代码片段,通过 Jupyter Notebook 后端以特定格式...
混合专家语言的快速推理的大模型 |社区征文
自然语言处理的许多最新进展都依赖于大型预训练语言模型。然而,这一领域的快速科学进步是不可能的没有开放获取的 LLM,这开放获取 LLM 的主要优势在于,研究人员可以在本地部署它们并在使用专有 API 无法实现的方式。... 它也增加了模型大小。不幸的是,这使得最先进的 MoE 语言模型在没有高端 GPU 的情况下难以运行。在这项工作中,我们研究了在加速器内存有限的消费类硬件上运行大型 MoE 语言模型的问题。我们建立在参数卸载算法和提出...
MAD,现代安卓开发技术:Android 领域开发方式的重大变革|社区征文
冻结甚至崩溃的内存泄漏和内存抖动,可以捕获堆转储、强制执行垃圾回收以及跟踪内存分配以定位**内存方面的问题*** Battery:会监控 CPU、网络无线装置和 GPS 传感器的使用情况,并直观地显示其中每个组件消耗的电... 直接将匿名回调函数作为参数传入即可。(匿名函数是最后一个参数的话,方法体可单独拎出,增加可读性)这种接受函数作为参数或返回值的函数称之为**高阶函数**,非常方便。```kotlinclass Temp { fun main() {...
浅谈分布式操作系统 KubeWharf 的第二批开源项目|社区征文
KubeWharf 团队使用 Katalyst 作为其中核心的资源管控层,负责实现单机侧实时的资源分配和预估,下面具体介绍 Katalyst。### **Katalyst 系统介绍**如下图所示,Katalyst 系统大致分为四层,从上到下依次包括: ... placement: # 手动指定集群与权重 - cluster: Cluster-01 preferences: weight: 40 - cluster: Cluster-02 preferences: weight: 30 - cluster: Cluster-03 pref...
5分钟,结合 LangChain 搭建自己的生成式智能问答系统
但是由于大模型在特定领域数据集的训练和时效性限制,在 LLM 的基础上构建垂直领域的产品时,需要将特定的知识库输入到大模型中来训练或者推理。目前常用的方式有两种:微调(Fine-Tuning),提示学习(Prompt-Tuning)。... 通过嵌入模型,将数据集内容转化为向量,然后**借助火山引擎云搜索服务 ESCloud 的向量搜索能力**,将这些向量和数据保存起来。在查询阶段,通过相似度查询,匹配出关联的 topK 结果,然后将这些结果辅以提示词提供给 LL...
干货|一文详解BI平台——火山引擎DataWind架构和实践
特定领域的分析产品都会有一些场景相对固定的深入的数据分析和展示方法,如 AB测试中的显著性、用户行为分析的留存分析、某个用户的行为重放等等。DataWind则是更关注通用场景下的数据分析诉求的满足情况。 ... 要构建出什么样的数据模型来做查询,去分析结果。分析完结果以后,又可能会产生新的问题,这个链路很容易变得非常耗时,甚至有时候在一个团队内都很难去做到闭环,影响整个数据洞察的效率。 考虑到 DataWind ...
