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书生·浦语2.0(InternLM2)大语言模型正式开源

1月17日,书生·浦语2.0(InternLM2)发布会暨书生·浦源大模型挑战赛启动仪式在上海举行。上海人工智能实验室与商汤科技联合香港中文大学和复旦大学正式发布新一代大语言模型书⽣·浦语2.0(InternLM2)。 开源地址 Github:https://github.com/InternLM/InternLM HuggingFace:https://huggingface.co/internlm ModelScope:https://modelscope.cn/organization/Shanghai_AI_Laboratory 据介绍,InternLM2是在2.6万亿token的高质量语料上训练得到的。沿袭第一代书生·浦语(InternLM)的设定,InternLM2包含7B及20B两种参数规格及基座、对话等版本,满足不同复杂应用场景需求。秉持“以高质量开源赋能创新”理念,上海AI实验室继续提供InternLM2免费商用授权。 InternLM2 的核心理念在于回归语言建模的本质,致力于通过提高语料质量及信息密度,实现模型基座语言建模能力获得质的提升,进而在数理、代码、对话、...

KubeSphere 在 vsleem 的落地实践

作者:方忠,苏州威视通智能科技有限公司技术经理,开源技术爱好者,长期活跃于 dromara 开源社区并参与贡献。 公司介绍 公司简介 苏州威视通智能科技有限公司,是一家全球领先的全景 AI 平台提供商,结合极致高效的数字孪生技术,实现房建公建、地产物业、城市更新、应急管理、石油化工、家装、零售等多元行业数字化赋能。 公司平台介绍 公司技术现状 框架:SpringCloud 部署模式:手动 Docker Compose 监控:无 告警:无 日志查看:手动 Docker logs 服务运维:纯手动 背景介绍 业务规模增长和痛点 随着公司业务增长,云端服务器和边端服务器数量增长迅速,而且伴随着海外业务的落地海外服务器也迅速增长,如果使用现在的技术去做运维,肯定是不可取的。 云原生的优势 云原生具有以下优势(篇幅所限,不展开介绍): 弹性扩展 高可用 高效运维 快速迭代 降低成本 灵活部署 简化架构设计 提高可移植性 选型说明 我们最终选择了 KubeSphere,是因为其具有以下功能特性,较符合我们的需求: 简单多样化的安装方式(All in one、K8s、AWS) 集群可视化、监控可视化...

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