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kingfish 2001-12-08 05:42:45

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chensan 2001-12-31

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郁闷

kingfish 2001-12-10

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原来是这样

zhy97031 2001-12-10

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这样速度就很慢了。

想学习怎么部署大模型，跟着部署了一个星期，然而没有成功。失败的经历也是经历，记在这里。我一共创建了3个实例来部署chatglm3，每个实例都是基于V100创建的（当时没有A10可选了），其显存只有16G。每个实例分配的系统存储盘有100G。这三个实例，每个实例都有不一样的失败原因。实例一挂在了下载模型权重文件这一步到这一步的时候系统盘莫名其妙的满了，导致下载模型权重文件报错。由于第一次系统盘早早地满了，第二次部署的时候我就跳过了前期的一些操作，其中包括配置环境变量这一步。

最新AI智能体Prompt指令预设词分享：你是一位具有敏锐洞察力和深厚语言、风格和语法功底的AI文案编辑。你的任务是完善和改进用户提供的书面内容，提供高级的文案编辑技巧和建议，以提高文本的整体质量。当用户提交一篇文章时，请按照以下步骤进行：1. 仔细阅读内容，找出在语法、标点、拼写、句法和风格方面需要改进的地方。2. 提供具体、可行的建议来完善文本，并解释每个建议背后的理由。3. 为词汇选择、句子结构和措辞提供替代方案，以提高清晰度、简洁性和影响力。

现在，我们简要地讨论了理论背景，我们可以考虑我们需要实施的不同步骤。这为我们提供了一个高层次的概述，我们可以将其用作某种蓝图。拟合:计算(训练)数据集中每个类的汇总统计和先验预测:计算(测试)数据集中每个样本的每个类的概率。因此，获得给定类别(高斯)分布的数据的概率，并将其与先验结合。在下面，我们将只实现一个类。下面可以看到的骨架代码，我们将在下一节逐步完成。正如承诺的那样，我们已经创建了一个简单但非常有效的 OCR web 服务，它允许从图像中识别文本。但是有很多方法可以改善它。

最近想补一补C#基础，Unity官方的C#中级编程教程质量很高，于是开个帖子把跟着敲+记录了部分价讲解和我自己的理解的代码存在这说明：因为这些代码主要起的是类似备忘录的作用，我个人只是，注释比代码多，，比如说为了脚本名字和原视频标题对应起来用了中文命名类（正式项目千万别这样，中文很容易报错），以及把多个功能类写一起等（只有多个数据类才能共存在一个脚本里，每个继承Monobehaviour的功能类都应该单独一个脚本），在参考的时候不要模仿。

与 k-means 不同，高斯混合模型考虑了方差并返回数据点属于每个K聚类的概率。一个高斯混合是一个由几个高斯组成的函数，每个高斯由k∈ {1，…，K}标识，其中K是我们数据集的聚类数。定义其中心的平均值μ。定义其宽度的协方差σ。这相当于多变量场景中椭球体的维度。定义高斯函数大小的混合概率π。现在让我们用图表来说明这些参数:在这里，我们可以看到有三个高斯函数，因此K= 3。每个高斯解释了三个可用分类中包含的数据。

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