评估指标 模型 性能 指标

大模型面试复习

1.MHQ和MQA MultiQuerySelfAttention: MHQ和MQA的不同之处仅仅在于每个头共享相同的K、V权重而Q不同享。 2.FlashAttention:核心是减少self-attention计算过程中对gpu存储单元HBM的访问,HBM的特点是存储大,但是访问速度慢,atte ......
模型

数据库性能优化策略之缓存优化

数据库性能优化是提升系统性能和响应速度的关键,数据放入缓存以减少数据库交互是一种常见的性能优化策略,被称为缓存优化,他通过将常用的数据放入缓存中,减少数据库的访问次数。可以使用内存数据库或缓存服务器来实现数据的缓存,提高读取性能。 在进行缓存时需要注意的几个重要事项: 缓存策略:选择合适的缓存策略非 ......
缓存 性能 策略 数据库 数据

RunnerGo:一款高效且易用的性能测试工具

在软件开发过程中,性能测试是确保应用程序能够高效运行的关键步骤。为了提供高质量的测试服务,许多企业正在寻求功能强大且易用的性能测试工具。RunnerGo是一个基于Go语言开发的性能测试平台,具有简单易用、高效稳定等特性,适用于API接口测试、场景测试、性能测试和接口自动化测试等全生命周期的测试服务。 ......
测试工具 RunnerGo 性能 工具

车灯LED高性能双通道输出DC-DC降压恒流芯片AP2813

产品叙述 AP2813 是深圳市世微半导体有限公司推出的一款双路降压恒流驱动器,高效率、外围简单、内置功率管,适用于 5-80V 输入的高精度降压 LED 恒流驱动芯片。内置功率管输出最大功率可达12W,最大电流 1.2A。AP2813 一路直亮,另外一路通过 MODE1 切换全亮,爆闪。AP281 ......
车灯 高性能 芯片 通道 DC-DC

如何构建 Sidecarless 模式的高性能服务网格

以 Istio 为代表的 Service Mesh 技术已经存在四五年的时间了,阿里云也是第一批支持 Service Mesh 云服务的厂商。在 Service Mesh 技术中,通过把服务治理的能力进行 Sidecar 化,实现与应用程序本身的解耦。这些若干个 Sidecar 代理就形成了一个网状... ......
网格 高性能 Sidecarless 模式

华为高性能计算(HPC)文档——技术支持>智能计算解决方案>高性能计算>HPC

链接地址: https://support.huawei.com/enterprise/zh/server-solutions/hpc-pid-253585671 ......
高性能 HPC gt 技术支持 解决方案

RK3568评估板外接屏幕修改竖屏为横屏显示

问题 使用RK3568评估板外接HDMI屏幕时竖屏显示内容,需要修改为横屏显示。 解决办法 修改weston.ini配置文件,配置output输出参数 查看显示屏名称 使用ls /sys/class/drm/ 命令查看显示屏名称,如下图所示,示例屏为HDMI屏,根据输出的内容可以看到有名称为card ......
屏幕 3568 RK

交通网络分析性能再升级,SuperMap iServer新增开启SSC分析模型

# 导语 > SSC分析模型,全名SuperMap Short Cut,底层采用Contraction Hierarchies(简称CH)算法,该算法旨在通过对图形进行预处理和优化来降低最佳路径分析的时间复杂度。SuperMap iServer 11i(2023)(以下简称iServer)对交通网络 ......
SuperMap 模型 性能 iServer 交通

triton与paddlespeech部署ASR服务的性能对比

一、背景 最近在进行asr部署方案的技术选型工作,主要对比了triton部署与paddle部署两种方案 triton方案链接:https://github.com/wenet-e2e/wenet/tree/main/runtime/gpu paddlespeech方案链接:https://githu ......
paddlespeech 性能 triton ASR

rust vs GO:性能

8 月 7 日,Rust 基金会发布了 2022 年度 Rust 调查报告结果,报告显示 Rust 采用率不断提高,超过 90% 的调查受访者表示自己是 Rust 用户;29.7% 的受访者表示,他们在工作中的大部分编码工作都使用 Rust,比上一年显着增加了 51.8%。 毋庸置疑,Rust 以其 ......
性能 rust vs

软件测评报告:常见的技术指标(三)

软件测试报告 以下是软件测评报告中常见的技术指标(三): 1、内存消耗(Memory Consumption): 内存消耗指标是评估软件系统在内存使用方面所表现出的效率。它包括以下子指标: a. 内存占用率(Memory Occupancy):指软件系统运行时占用的内存量。 b. 内存泄漏(Memo ......

DistilBertModel模型的简单解释

DistilBertModel( (embeddings): Embeddings( (word_embeddings): Embedding(30522, 768, padding_idx=0) (position_embeddings): Embedding(512, 768) (LayerNo ......
DistilBertModel 模型

Spring Boot + Druid 实现监控 MySQL 性能,简单又实用!

来源:blog.csdn.net/lvoelife/article/details/128092586 ## **1. 基本概念** 我们都使用过连接池,比如`C3P0,DBCP,hikari, Druid`,虽然HikariCP的速度稍快,但Druid能够提供强大的监控和扩展功能,也是阿里巴巴的开 ......
性能 Spring Druid MySQL Boot

超越界限:大模型应用领域扩展,探索文本分类、文本匹配、信息抽取和性格测试等多领域应用

# 超越界限:大模型应用领域扩展,探索文本分类、文本匹配、信息抽取和性格测试等多领域应用 随着 ChatGPT 和 GPT-4 等强大生成模型出现,自然语言处理任务方式正在逐步发生改变。鉴于大模型强大的任务处理能力,未来我们或将不再为每一个具体任务去 finetune 一个模型,而是使用同一个大模型 ......

【校招VIP】TCP/IP模型之常用协议和端口

考点介绍: 大厂测试校招面试里经常会出现TCP/IP模型的考察,TCP/IP协议是网络基础知识,是互联网的基石,不管你是做开发、运维还是信息安全的,TCP/IP 协议都是你绕不过去的一环,程序员需要像学会看书写字一样,学会这个技能。面试官一般喜欢问的是常见协议及协议号及端口号 一、考点题目 1.下面 ......
端口 模型 常用 VIP TCP

目标检测中的Map指标讲解

目标检测与图像分类不同,目标检测不仅要对检测出来的目标框正确分类,同时,还需要考虑目标框与target是否贴合。 首先我们需要知道几个常见指标: TP (True Positive):iou>0.5的检测框数量。在上图中,绿色的框表示GT,其中cat 0.9的红色框就是TP。 FP (False P ......
指标 目标 Map

依赖注入的单例模式对性能的影响及性能优化方法的思考

摘要: 大概一年前开始在思考 构造函数中 依赖注入较多,这对系统性能及硬件资源消耗产生一些优化想法。 一般较多公司的项目都使用Autofac 依赖注入(Scoped 作用域),但是发现过多的对象产生 会消耗 CPU , 内存 并给GC(垃圾回收)造成一定的压力。那么开始思考是否能够使用 单例 (Si ......
性能 模式 方法

transformer模型首次体验代码

首先是安装python,更新pip源到清华源。安装transformer pip install transformer 安装jupyter lab,也简单一行 pip install jupyterlab 现在不想用anaconda了,因为国内没有源了,国外的又慢。直接用pip吧。 然后开始体验之 ......
transformer 模型 代码

一个被低估的插件:IDEA+JProfiler=性能分析神器

JProfiler 17.1.3(IDEA插件) JProfiler 9.2(可执行软件) IntelliJ IDEA 2017.2.5 下载 下载JProfiler(IDEA)插件 方式1: 在IDEA上直接下载Settings–plugins–Browse repositories 搜索JPro ......
性能分析 神器 JProfiler 插件 性能

三维模型OBJ格式轻量化压缩变形现象分析

三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作,从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大,模型轻量化效率高,自动化处理能力高;采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理,精度高,... ......
模型 现象 格式 OBJ

浅析三维模型OBJ格式轻量化处理常见问题与处理措施

三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作,从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大,模型轻量化效率高,自动化处理能力高;采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理,精度高,... ......
模型 常见问题 常见 措施 格式

AI绘画:SDXL版ControlNet模型和使用方法!

SDXL是目前最强的AI绘画基础模型,直接加载模型,就可以生成不错的效果。但是它有一个致命的问题,就是不支持ControlNet。 在AI绘画中,ControlNet是一个非常重要的工具。有了它,就可以生成更加可控精准的图片。ControlNet的用途非常多,比如,控制人物姿势、线稿上色、动漫变真人 ......
使用方法 绘画 ControlNet 模型 方法

解决方案 | 1分钟快速解决 win10 任务管理器性能不显示GPU?

1 问题 环境:win10 22h2 2 解决方法 win+r输入dxdiag回车,查看下面信息: (1)确认你的Windows10版本号大于1909,如果确认,在任务管理器进程页右键名称一栏,将GPU勾选上即可。如果Windows10版本过旧,更新至1909版本或以上即可。 (2)还是上面图片点击 ......
解决方案 性能 任务 方案 win

使用 Transformers 优化文本转语音模型 Bark

🤗 Transformers 提供了许多最新最先进 (state-of-the-art, SoTA) 的模型,这些模型横跨多个领域及任务。为了使这些模型能以最佳性能运行,我们需要优化其推理速度及内存使用。 🤗 Hugging Face 生态系统为满足上述需求提供了现成且易于使用的优化工具,这些工 ......
Transformers 语音 模型 文本 Bark

DDSP模型使用

# DDSP模型使用流程 1、使用UVR进行音频分离,得到人物干声素材.wav 2、使用Audioslicer对干声素材进行切片,切片好的文件使用文件夹存放,并使用数字为文件夹命名,然后放入训练文件夹DDSP-SVC\data\train\audio文件中,验证音频文件不能够和训练文件重合,否则训练 ......
模型 DDSP

Torch计算指标-ACC、Recall、Precision、NDCG、HR、ARHR

Calculating Binary Classification Metrics (Accuracy, Recall, Precision, F1, DCG, NDCG, HR, ARHR) for Batched Data using Torch - Input: pred -> [B, N], ......
Precision 指标 Recall Torch NDCG

实在智能TARS-RPA-Agent,业界首发的产品级大模型Agent有何非凡之处?

融合LLM的RPA进化到什么程度? AIGC如何借AI Agent落地? 像生成文本一样生成流程的ChatRPA,能够提升RPA新体验? 边探索边创建的ChatRPA,能否破解RPA与LLM融合难题? AI Agent模式的TARS-RPA-Agent,对超自动化有什么意义? 文/王吉伟 大语言模型 ......
品级 Agent TARS-RPA-Agent 模型 业界

某酒管集团-单例模式对性能的影响及思考

摘要: 大概一年前开始在思考 构造函数中 依赖注入较多,这对系统性能及硬件资源消耗产生一些优化想法。 一般较多公司的项目都使用Autofac 依赖注入(Scoped 作用域),但是发现过多的对象产生 会消耗 CPU , 内存 并给GC(垃圾回收)造成一定的压力。那么开始思考是否能够使用 单例 (Si ......
性能 模式 集团

解锁ChatGLM-6B的潜力:优化大语言模型训练,突破任务困难与答案解析难题

# 解锁ChatGLM-6B的潜力:优化大语言模型训练,突破任务困难与答案解析难题 LLM(Large Language Model)通常拥有大量的先验知识,使得其在许多自然语言处理任务上都有着不错的性能。 但,想要直接利用 LLM 完成一些任务会存在一些答案解析上的困难,如规范化输出格式,严格服从 ......
难题 潜力 模型 答案 任务

精进语言模型:探索LLM Training微调与奖励模型技术的新途径

# 精进语言模型:探索LLM Training微调与奖励模型技术的新途径 LLMs Trainer 是一个旨在帮助人们从零开始训练大模型的仓库,该仓库最早参考自 [Open-Llama](https://github.com/beichao1314/Open-Llama),并在其基础上进行扩充。 有 ......
模型 Training 途径 语言 技术