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求求了,别再让你的 GPU 公开“摸鱼”了!

先看几个令人心动又让钱包一紧的 GPU 型号:NVIDIA A100 80GB、H800 80GB、RTX 4090 24GB... 这些 AI 时代的“超级马力”,无论我们是砸钱买断,还是花高价租用,都只能整块拿下。可除了模型训练,更多时候只是用来跑推理、开发/测试环境,几十上百 GB 的显存真的全能派上用场吗?多数情况下,你的 GPU 算力其实都在“摸鱼”,利用率可能连 20% 都不到。 在算力就是钞票的 AI 时代,GPU 闲置哪是“摸鱼”,这分明是“撒币”行为。 如果你是 AI 团队的 Leader,一边要交代高昂算力开销,一边还要安抚抱怨“GPU 不够、流程太慢”的团队成员,是不是早已身心俱疲? 如果你是 MLOps 或平台工程师,每天盯着 GPU 集群利用率长期低于 20%,还得处理各种“抢资源”工单,是不是觉得自己的技术没用在刀刃上? 如果你是 AI 算法工程师,只是想跑个预处理、验证模型、调试代码,却要为一张被“霸占”却没被用满的 A100/H800 排队数小时,灵感都快被磨光了吧? 别急,今天的主角——HAMi,就是你的“开源解药”! GitHub 地址:github...

LazyLLM教程 | 第10讲:探索Deepseek:打造思维能力更强的RAG系统

在上期教程中,我们探讨了如何通过微调提升模型的阅读理解和信息抽取能力,从而增强 RAG(检索增强生成)系统的整体效果。而近来 DeepSeek 在全球火热,凭借其强大的思维链推理能力,在数学推理方面有着卓越的表现。 本期教程我们将借助 DeepSeek-R1 的数学推理优势,采用知识蒸馏的技术,将其数学推理能力迁移到上期的小模型上,让一个小模型不仅保持上期增强了的阅读理解能力,而且还具备和DeepSeek-R1接近的数学推理能力,进而增强 RAG 系统在复杂推理任务中的表现。 DeepSeek 简介 DeepSeek是由中国人工智能公司DeepSeek开发的大语言模型,基于Transformer架构,采用混合专家模型(MoE)和多头潜在注意力机制(MLA),在推理效率和性能上表现出色。其核心产品 DeepSeek-V3 拥有6710亿参数,每次激活参数量为370亿,大幅降低了计算成本。 技术特点 混合专家模型(MoE):将模型分成多个专家模块,每个任务仅激活少量专家,减少激活参数量,提升效率。 多头潜在注意力机制(MLA):通过低秩压缩技术减少Key-Value缓存,显著提升推理效率...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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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。

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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。

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