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擅长的技术

  • Python
  • 5G
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通用技术能力：
  • Python
    中级

    能力说明：

    深度理解Python的语法与数据类型知识，对运算符、控制语句、列表、元组、字典的应用等具有清晰的认知。理解Flask、Django等Web开发框架的原理、构建方法，掌握利用Python爬虫技术与常用工具进行数据收集的应用能力。

    获取记录：

云产品技术能力：

阿里云技能认证

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2024年07月

2024年06月

  • 发表了文章 2024-07-06

    AIGC领域中的模型

  • 发表了文章 2024-07-05

    AIGC之BERT模型

  • 发表了文章 2024-07-04

    AI技术实时数据处理

  • 发表了文章 2024-07-03

    人工智能在未来会有哪些新的应用场景？

  • 发表了文章 2024-07-02

    5G通信

  • 发表了文章 2024-07-01

    除了大模型，还有哪些机器学习模型适合创作使用？

  • 发表了文章 2024-06-29

    阿里云百炼

  • 发表了文章 2024-06-28

    AI智造系统

  • 发表了文章 2024-06-27

    AI智造系统的安全性和稳定性

  • 发表了文章 2024-06-26

    AI模仿名画家风格会有什么影响？

  • 发表了文章 2024-06-26

    AI模仿名画家的风格，具体可以做到哪种程度？

  • 发表了文章 2024-06-25

    PyTorch框架和MNIST数据集

  • 发表了文章 2024-06-24

    通义万相文本绘图

  • 发表了文章 2024-06-24

    OS Copilot

  • 发表了文章 2024-06-24

    云效将项目代码部署到云服务器ECS

  • 发表了文章 2024-06-24

    合初学者的阿里云开发工具和资源

  • 发表了文章 2024-06-21

    AI绘画是否构成侵权

  • 发表了文章 2024-06-20

    在智能制造场景中，设备预集成

  • 发表了文章 2024-06-19

    使用EMR Serverless Spark后的心得

  • 发表了文章 2024-06-19

    AIGC（人工智能生成内容）技术的融入课堂教学

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  • 回答了问题 2024-07-04

    使用阿里云DeepGPU能带来哪些性能提升？

    阿里云DeepGPU使用了高性能的GPU，如NVIDIA的Tesla系列，这些GPU专为深度学习任务设计，可以提供比CPU更高的计算速度。这对于运行复杂的神经网络模型尤为重要，可以显著减少模型的推理时间。

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  • 回答了问题 2024-07-04

    阿里云DeepGPU是什么？

    它是一种基于GPU加速的云服务，旨在帮助用户快速、高效地部署和运行深度学习模型。通过DeepGPU，用户可以在云端获得强大的GPU计算能力，以支持他们的深度学习应用，而无需自己购买和维护昂贵的GPU硬件。

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  • 回答了问题 2024-07-04

    训练Sora模型大概需要多少计算资源？

    训练一个像Sora这样的模型需要大量的计算资源，具体的需求取决于模型的规模、复杂度以及训练数据的数量和质量。Sora模型是一种用于视频生成的生成对抗网络（GAN），它可能包含数以亿计的参数，并且需要大量的数据来进行训练。

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  • 回答了问题 2024-07-04

    为什么在大模型推理中需要进行算子的融合？

    大模型通常涉及大量的算子（如矩阵乘法、添加、移动等）。算子融合可以减少这些操作的次数，因为一些独立的算子可以合并成更高效的单一操作。

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  • 回答了问题 2024-07-04

    在大模型推理时，为什么需要特别关注通信性能？

    多数推理环境都受到带宽的限制。如果模型的参数或输入数据非常大，那么在推理过程中需要的带宽将会很高。如果系统的带宽不足以支持这些数据传输，那么推理速度将会受到限制。

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  • 回答了问题 2024-07-04

    如何优化大模型推理中的通信开销？

    将大模型分割成多个部分，只在推理时加载和使用当前需要的部分。这可以减少需要传输的数据量。
    数据并行：通过数据并行ismethod，将输入数据分割成多个部分，并行处理，从而减少通信开销。

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  • 回答了问题 2024-07-04

    大模型推理的带宽需求主要受什么因素影响？

    推理批次大小（batch size）会影响内存中需要同时存储的数据量。批次越大，每次推理所需的带宽就越高。

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  • 回答了问题 2024-07-04

    在大模型推理中，如何解决显存瓶颈问题？

    通过增加批量大小来减少每次推理所需的显存。然而，这可能会增加GPU的计算负担，并可能引发其他性能瓶颈。

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  • 回答了问题 2024-07-04

    Transformer结构主要包含哪些部分？

    Transformer结构主要包含输入嵌入层，位置编码，前馈神经网络，层归一化

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  • 回答了问题 2024-07-04

    数据并行是什么?它如何影响训练过程？

    据并行是一种分布式训练技术，它通过将数据集分成多个部分，并将这些部分分散到不同的计算节点上来提高训练效率。每个节点对它们分配到的数据集独立进行训练，然后将训练结果进行汇总，以更新模型参数。这种方法可以充分利用大规模计算资源，加速模型的训练过程

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  • 回答了问题 2024-07-04

    在分布式训练场景下，集合通信性能会遇到什么问题？

    1.多个节点进行通信时，网络延迟和带宽可能成为瓶颈。尤其是当节点分布在不同的地理位置时，物理距离可能导致显著的通信延迟。
    2.分布式训练中，工作负载需要均匀分配以优化性能。不均衡的负载可能导致某些节点过载，而其他节点则利用率不足。

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  • 回答了问题 2024-07-04

    如何破除工作中的“路径依赖”？

    提供了必要的资源和平台，还鼓励员工主动寻求学习和成长的机会。这种策略有助于员工在职业生涯中保持竞争力，并为公司带来更多的创新可能性。通过不断更新和扩展员工的技能组合，德勤能够更好地应对市场变化，为客户提供更广泛的服务。image.png

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  • 回答了问题 2024-07-04

    使用通义灵码冲刺备战求职季，你有哪些深刻体验？

    在备战求职的过程中，使用通义灵码是相当靠谱的，让我学习了很多，使我成长的很快，主要有以下几个方面的好处：

    提高编码效率：通义灵码可以自动完成代码，提供代码补全和智能提示，这样可以大大提高编程的速度和效率。
    减少错误：在编程过程中，通义灵码可以实时检测代码错误，并提供可能的解决方案，帮助用户减少和避免常见的编程错误。
    学习与提升：通过使用通义灵码，用户可以学习到更多的编程技巧和最佳实践，这对于提升编程水平非常有帮助。image.png

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  • 回答了问题 2024-07-03

    通用大模型VS垂直大模型，你倾向于哪一方？

    目前我都有使用两种大模型，通用大模型和垂直大模型结合起来非常强大。通用大模型可以提供广泛的知识和泛化能力，而垂直大模型则可以为特定的任务提供深度专业知识和精度。
    通用大模型的优势：
    灵活性和适应性：通用大模型能够处理多种不同的任务和领域，具有广泛的适用性。
    成本效益：对于多种任务，使用单一的通用模型可能比针对每个任务训练专门的模型更为经济。
    知识传播：通用大模型可以将其知识传播到多个领域，促进知识的共享和复用。
    垂直大模型的优势：

    专业精度：垂直大模型在特定领域内经过专门的训练，能够提供更高的精度和更专业的知识。
    数据隐私：在某些领域，使用特定于行业的模型可能更有利于保护数据隐私。
    法规遵从：在高度监管的行业中，垂直大模型可能更好地符合特定行业的法规和标准。
    在实际使用中，没有绝对的“最佳”选择，关键是要根据具体情况和目标来选择最合适的模型image.png

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  • 回答了问题 2024-06-29

    展示你用AI工具生成动漫头像，并分享配置过程及使用体验

    image.png
    这张图片展示了一个充满科幻色彩的未来场景。画面中央是一条笔直的道路，两侧种植着整齐排列的树木，这些树木呈现出金黄色调，给人一种秋天的感觉。道路上方悬挂着一个巨大的圆形物体，可能是一个交通轨道或某种机械结构的一部分。远处是一系列高耸入云的建筑群，这些建筑的设计充满了未来感，表面呈现出金属质感。在这些建筑的前方，我们可以看到一个巨大的星球，占据了天空的大部分空间，表面细节清晰可见。整个场景被一种橙红色的光线所笼罩，可能是夕阳时分或者是日出时刻。此外，图片右下角有一个通义万相的水印。

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  • 回答了问题 2024-06-29

    一键生成你眼中的未来城市，分享部署过程、输出结果及使用体验

    首先，一键部署，
    阅读指导文档：
    在页面上，仔细阅读部署指南，它通常会包括创建函数服务、配置环境、部署代码等步骤。按照教程逐步操作，确保每一步都正确执行。

    准备环境：
    您可能需要有一个阿里云账号并登录，同时确保账户中有足够的权限和资源来创建和运行函数计算服务。

    配置参数与部署：
    按照教程指示配置必要的参数，比如模型版本、存储桶位置等。之后，点击部署按钮开始部署过程。

    测试与验证：
    部署完成后，使用提供的接口或控制台功能测试服务是否正常工作，可以通过输入示例文本来生成图像并查看结果。一键部署portrait of Lucy, Cyberpunk anime, clean skin, hazel eyes, intricate artwork by Joaquin Sorolla, soft natural light, 85mm, sunshine on her face, lights and shadows

    image.png

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  • 回答了问题 2024-06-26

    请教一下OpenKruise～为什么k8s pod spec原生只支持修改image？

    ：Kubernetes 设计时强调配置的确定性，确保Pod的行为在启动后不会因外部因素而改变。镜像是一旦设置就不会改变的静态配置，而环境变量（env）是动态设置的，可能会在Pod的生命周期内改变。因此，为了保持配置的确定性，只允许修改不会改变的配置项，如镜像。

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  • 回答了问题 2024-06-26

    seata支持kingbase吗?

    eata 是否直接支持 Kingbase 作为其数据库依赖，这取决于 Seata 的版本和社区的维护情况。在某些情况下，社区可能会为 Seata 添加对特定数据库的支持，包括 Kingbase。

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  • 回答了问题 2024-06-26

    在Seata中镜像拉取不了怎么解决?

    可以尝试以下几种解决方案：

    检查网络连接：
    确保你的网络连接是通畅的，没有被防火墙或其他安全设置所阻挡。
    如果你在公司网络或使用了VPN，可能需要配置相应的网络策略。
    Docker镜像加速器：
    如果你在中国大陆使用Docker，可以使用国内的Docker镜像加速器，如网易云镜像加速器、阿里云容器镜像服务等。
    在使用加速器时，需要修改Docker的配置文件（通常位于/etc/docker/daemon.json）或直接在命令行中使用--registry-mirror参数。
    Docker版本检查：
    确保你的Docker版本与Seata镜像兼容。
    如果Docker版本过旧，可能需要升级到更高的版本。
    拉取特定版本的镜像：
    有时候，特定版本的镜像可能更容易拉取。你可以尝试拉取不同版本的Seata镜像，例如：seata/seata:1.4.0。
    直接下载镜像：
    如果通过Docker拉取镜像遇到困难，可以尝试直接从Docker Hub或其他镜像源下载镜像文件，然后使用docker load命令加载。
    检查Docker Hub账号：
    如果你没有Docker Hub账号，可能需要先注册一个账号。
    确保你的账号没有权限限制，导致无法拉取镜像。
    使用其他容器引擎：
    如果你使用的是Kubernetes或其他容器引擎，确保它们也支持Seata镜像。

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  • 回答了问题 2024-06-26

    我在腾讯云的域名，怎么备案到阿里云

    登录阿里云控制台，找到域名管理部分，并按照阿里云的指引提交备案信息。你需要提供与域名相关的个人信息和其它必要的文件。
    审核过程：
    提交完备案信息后，阿里云会将你的信息提交给相关政府部门进行审核。审核的时间可能会有所不同，但通常需要几个工作日。
    更新 DNS 记录：
    备案成功后，你需要将域名的 DNS 记录更新指向阿里云提供的服务。这通常涉及在域名注册商的 DNS 管理界面中修改 DNS 设置

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