LORA (Low-Rank Adaptation) 是一种高效微调大型预训练模型的方法。它通过冻结预训练模型的权重，并在Transformer架构的每一层中引入可训练的秩分解矩阵，显著减少了可训练参数的数量，从而确保了更加高效的适应过程。具体来说，它将一个大矩阵分解为两个低秩矩阵的乘积，即 weight[ho] = w1[hr] @ w2[ro]，其中 r 是秩，是一个关键的超参数。通常，r 的值设置为4、8或12，以平衡表达力和计算效率。 QLoRA 是LoRA的量化版本，它结合了量化技术来进一步减少内存和计算成本。在QLoRA中，LoRA的可训练低秩矩阵 w1 和 w2 保持不量化，以便进行反向传播和优化。然而，原始模型的权重 W 被冻结并量化，以减少内存占用。

在数字时代，服务器作为数据存储、处理与传输的核心设备，其性能直接关系到业务的稳定性、响应速度和用户体验。因此，对服务器性能进行持续监控并实施有效的优化策略，是确保业务高效运行的关键。本文将从服务器性能监控的重要性、常用监控指标、优化策略以及实践案例等方面，深入探讨服务器性能监控与优化策略。

中国电信云主机服务，也称为天翼云，是中国电信旗下的科技型、平台型、服务型企业所提供的一系列云计算服务中的一个重要组成部分，这些服务包括公有云、私有云、专属云、混合云等多种形式，旨在满足政府及各类企业在数字化转型过程中的需求，中国电信的云主机服务不仅注重技术的创新与应用，同时也在安全性和可靠性上进行了严格的控制和认证，确保用户能够获得高效且安全的计算环境，天翼云代理商大宇云15890006666为您将近天翼云优势。

随着云计算技术的飞速发展，弹性负载均衡（Elastic Load Balancing，简称ELB）已成为现代应用架构中不可或缺的一部分。它通过将访问流量自动分发到多台云服务器上，实现了资源的优化配置和应用的高可用性。本文将从原理、架构和应用场景三个方面，对弹性负载均衡进行深入探讨，帮助开发工程师更好地理解和应用这一技术。

模型训练

想象一下，有一个强大的 AI 模型可以直接在您的浏览器中提供帮助，而无需任何大量下载。

云电脑作为一种新型的计算服务模式，正逐步成为企业数字化转型和远程办公的重要工具。云电脑的架构设计是实现其高效运行和良好用户体验的基础。本文将从虚拟化、存储和网络三个关键技术出发，详细探讨云电脑架构设计的各个方面。

在云计算的快速发展中，云电脑作为一种新兴的计算模式，凭借其高效、灵活、可扩展的特点，正在逐步改变我们的工作方式和计算体验。云电脑通过虚拟化技术，将传统计算机的计算能力、存储能力和应用能力迁移到云端，用户只需通过网络访问云端提供的桌面环境，即可实现与传统电脑相似的操作体验。本文将深入探讨云电脑桌面环境的创建与远程访问技术，以期为开发工程师和相关领域从业者提供有益的参考。

Springboot整合dubbo简要步骤

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双向转发检测（BFD，Bidirectional Forwarding Detection） 是一种轻量级协议，设计用于快速检测网络中的链路或 IP 路由的连通性问题。随着网络规模的扩大和对高可用性的需求不断增加，BFD 在网络管理中扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨 BFD 的定义、工作原理、应用场景以及如何配置与调优 BFD，以便更好地理解其在高性能网络中的重要性。

为了学习，在本机简单搭建一个k8s集群

在 Kubernetes 中，Service 和 Endpoint 是两个紧密相关的概念，它们共同构成了 Kubernetes 服务发现和负载均衡的机制。

随着数字化时代的到来，数据量的爆炸性增长和用户对应用响应速度要求的不断提高，如何有效地提高数据处理速度和降低延迟成为了技术领域的核心议题。在这一背景下，应用加速与边缘计算作为两种重要的技术手段，正逐步成为解决这一问题的关键。本文将深入探讨应用加速与边缘计算如何协同工作，共同提高数据处理速度与降低延迟，并详细分析其在不同场景下的应用与优势。

通过分块预填充、无停顿批处理等技术构建了Sarathi-Serve大模型推理系统，提高了大语言模型推理服务的性能。

在模型评估分析领域，底层模型质量测试是确保模型在实际应用中表现出色的关键步骤。

扩散模型是近年来生成模型中的一颗新星，它通过一步步地将噪声逐渐还原为清晰的图片，让我们能够生成各种逼真的图像。在这篇文章中，我将详细介绍扩散模型的基本思想及其工作原理，带你了解扩散模型是如何一步步从噪声生成出清晰的图像的。

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在数据库管理系统中，用户的查询请求可以采用不同的方案来执行。尽管不同方案返回给用户的结果相同，但执行效率却存在差异，查询优化就是根据系统收集的统计信息，进行代价模型估算，选择一种代价最小的执行方案。因此，查询优化在数据库的查询性能方面起着举足轻重的作用，称为数据库的大脑。本文从三个方面介绍PostgreSQL的查询优化，首先从优化器的产物查询计划进行介绍数据库中有哪些计划节点，什么样的SQL会生成什么计划节点，然后再介绍统计信息有哪些以及统计信息的作用，最后介绍优化器的整体处理流程以及如何使用统计信息估算代价，选择最小代价的查询计划。

通过设置requests库的post方法的files参数达到上传文件的目的

大型语言模型（LLMs）在复杂推理任务上表现突出，而小型语言模型（SLMs）面临挑战，如Mistral-7B在GSM8K数据集上的准确度仅为36.5%。微调可以提升推理能力，但许多LLM依赖的微调数据可能来自更强大的模型，如GPT-4。研究者探索使用更优的教师LLM或LLM自身知识来提升SLM的推理能力，例如通过自我探索和自我奖励的RAP方法。然而，自我探索方法存在问题，如难以有效探索解答空间和辨别高质量推理步骤，导致效果有限。 1.LLMs在探索解答空间时面临困难，自我探索方法可能因低质量推理而陷入困境。 2.SLMs难以识别高质量的推理步骤，且难以确认最终答案的正确性，导致自我探索效果不佳。 与GPT-4等大型模型相比，SLMs在自我优化和输出质量提升方面存在挑战，可能影响模型的广泛应用。 针对这些问题，微软亚洲研究院和哈佛大学提出rStar方法，通过自博弈相互推理提升SLMs的推理能力，无需依赖微调或更优模型。

详细介绍了大语言模型中常用的解码策略，涵盖了基础解码和高级解码两大类。在基础解码部分，文章阐述了贪心算法、Beam Search和采样等经典方法的原理和特点。在高级解码部分，探讨了一些最新的创新策略，包括投机采样、美杜莎解码和对比解码等。

自动驾驶技术是近年来汽车工业和人工智能领域的一个重要发展方向，它涉及到车辆的感知、决策和控制等多个方面。在自动驾驶系统中，场景理解是一个基础而关键的步骤，它帮助车辆理解周围环境并做出相应的反应。BEV（鸟瞰视图）和PV（透视图）是两种不同的视角模型，它们在自动驾驶场景中被用来处理和解释车辆周围的环境信息。 本文初步探讨了BEV和PV模型的技术原理及异同点，介绍了评测数据集、评测指标等内容

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Query理解在RAG系统中扮演着至关重要的角色，主要体现在以下几个方面：提高检索准确性、处理自然语言的复杂性、适应用户表达的变化、处理复杂查询、提升用户体验 本篇文章将详细介绍以下几个问题： 1、  为什么要进行query理解； 2、  query 理解有哪些技术（从 RAG 角度）；

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