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百度飞桨使用GPT-2加载CPM-LM模型实现简单的问答机器人

引入 上一篇文章介绍了如何使用Paddle2.0构建了GPT-2模型 本次就使用之前构建好的模型加载清源CPM-LM模型参数来实现简单的问答机器人 下载安装命令 ## CPU版本安装命令 pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle ## GPU版本安装命令 pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu 效果展示 支持问答和古诗默写两个模式 快速体验 可以在百度AIStudio平台上快速体验这个项目:链接 清源 CPM 清源 CPM (Chinese Pretrained Models) 是北京智源人工智能研究院和清华大学研究团队合作开展的大规模预训练模型开源计划 清源计划是以中文为核心的大规模预训练模型 首期开源内容包括预训练中文语言模型和预训练知识表示模型,可广泛应用于中文自然语言理解、生成任务以及知识计算应用 所有模型免费向学术界和产业界开放下载,供研究使用 ...

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分布式文档存储 路由文档到分片 主分片和复制分片如何交互 新建、索引和删除文档 检索文档 局部更新文档 多文档模式 福利 路由文档到分片 当你索引一个文档,它被存储在单独一个主分片上。Elasticsearch是如何知道文档属于哪个分片的呢?当你创建一个新文档,它是如何知道是应该存储在分片1还是分片2上的呢?进程不能是随机的,因为我们将来要检索文档。事实上,它根据一个简单的算法决定: shard = hash(routing) % number_of_primary_shards routing 值是一个任意字符串,它默认是 _id 但也可以自定义。这个 routing 字符串通过哈希函数生成一个数字,然后除以主切片的数量得到一个余数(remainder),余数的范围永远是 0 到 number_of_primary_shards - 1 ,这个数字就是特定文档所在的分片。 这也解释了为什么主分片的数量只能在创建索引时定义且不能修改:如果主分片的数量在未来改变了,所有先前的路由值就失效了,文档也就永远找不到了。 所有的文档API( get 、 index 、 delete 、 bul...

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