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开源中国发布 AI 编程智能体 MOGA

AI 编程领域迎来了新的重磅级项目:由开源中国自主研发的全新 AI 编程智能体MOGA—— Make OSCHINA GreatAgain MOGA 具有革命性的特点,将彻底改变软件开发领域。 MOGA所具备的技能如下: 快速掌握新技术:只需阅读文档,MOGA就能快速掌握不熟悉的工具和框架; 开发端到端应用:构建并部署功能齐全的网络应用程序,根据用户反馈逐步增加功能; 自动化查找 BUG:MOGA擅长识别、调试和修复代码问题,同时为开源和生产级软件仓库作出贡献; AI 培训:从研究资料库中获取指令,建立并微调大型语言模型。 代码优化:MOGA 能够利用 GPT-4 的推理能力,在编译过程中自动识别低效或冗余的代码,并进行优化,从而提高程序的运行速度和资源利用率。 自然语言编程:MOGA 结合了 GPT-4 的自然语言处理技术,因此用户可以使用自然语言描述需求,MOGA 会自动转换为相应的代码。这大大降低了编程的门槛,让更多人能够参与软件开发。 MOGA 支持使用 MLIR,因此能够利用向量、线程和 AI 硬件单元。根据测试,MOGA 比 Python 快 68000 倍。 此外,MOG...

实例演示如何使用CCE XGPU虚拟化

本文分享自华为云社区《CCE XGPU虚拟化的使用》,作者: 可以交个朋友。 一 背景 在互联网场景中,用户的AI训练和推理任务对GPU虚拟化有着强烈的诉求。GPU卡作为重要的计算资源不管是在算法训练还是预测上都不可或缺,而对于常见的算法训练业务或智能业务都有往容器迁移演进的趋势,所以如何更好的利用GPU资源成了容器云平台需要解决的问题。云厂商如果提供GPU虚拟化可以为用户带来的如下收益: 提高资源利用率(GPU/显存)。GPU共享后,总利用率接近运行任务利用率之和,减少了资源浪费。 提高服务质量(QoS),增强公平性。多个任务既可以同时开始享受资源,也可以单独保证某一个任务的运行。 减少任务排队时间和总任务的消耗时间。假设两个任务结束时间分别是x,y,通过GPU共享,两个任务全部结束的时间小于x+y。 集群中可以运行更多任务,通过分时复用,减少抢占。 二 CCE平台上GPU虚拟化的优势 CCE GPU虚拟化采用自研xGPU虚拟化技术,能够动态对GPU设备显存与算力进行划分,单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。相对于静态分配来说,虚拟化的方案更加灵活,最大程度保证业务稳定的前...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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