本文将以Yuan2.0最新发布的Februa模型为例进行测试验证,用更小规模的模型达到更好的效果。
本期文章,我们会介绍一下AgentScope的一个设计哲学(Agent-oriented programming)
vLLM是UC Berkeley开源的大语言模型高速推理框架,其内存管理核心——PagedAttention、内置的加速算法如Continues Batching等,一方面可以提升Yuan2.0模型推理部署时的内存使用效率,另一方面可以大幅提升在实时应用场景下Yuan2.0的吞吐量。
Modelscope AgentFabric是一个基于ModelScope-Agent的交互式智能体应用,用于方便地创建针对各种现实应用量身定制智能体,目前已经在生产级别落地。
在本文中,作者探讨了ZooKeeper(ZK)的一个内存占用问题,特别是当有大量的Watcher和ZNode时,导致的内存消耗。
端到端链路追踪是覆盖全部关联 IT 系统,能够完整记录用户行为在系统间调用路径与状态的最佳实践方案。而真正实现端到端链路追踪,需要解决三个难题:链路插桩、链路采集与加工、链路上下文透传。阿里云 ARMS 目前已支持全链路端到端追踪,快来查看转发吧~
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本⽂对 Prompt 的使用方式进行了简单介绍,让大家了解到 Prompt 对于 LLM 的重要性。并尝试在 Prompt 中结合用户 Geo IP 信息,实现 LLM 的个性化回复,提升问答的准确度。