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Elasticsearch的Snapshot and Restore(快照备份与恢复)
Elasticsearch提供的Snapshot api就是从正在运行的集群中获取备份用的,可以根据情况选择整个集群,也可以指定index和data stream。Elasticsearch是以增量的方式获取Snapshot,节约了时间和空间,小开销意味着可以适当增加备份的频率。每一个Snapshot在逻辑上相互独立,所以删除某一个Snapshot不会影响到其他的Snapshot。
"轻量级微调推理框架SWIFT:大模型时代的速度革命,让你秒变AI部署高手!"
【8月更文挑战第17天】随着AI技术的发展,大模型如GPT-3和BERT引领风潮,但其部署与推理速度面临挑战。为此,魔搭社区推出了SWIFT(Simple Weight-Integrated Fine-Tuning)框架,它采用轻量级微调技术,实现模型参数压缩与加速,确保大模型能在移动端和边缘设备上高效运行。SWIFT具备四大特点:创新微调方法减少训练参数;内置优化策略提高推理速度;跨平台支持便于部署;兼容主流预训练模型。通过示例可见,从加载预训练模型到模型的微调、评估及导出,SWIFT简化了工作流程,降低了大模型的应用门槛,促进了AI技术的实际应用。
LLM 大模型学习必知必会系列(七):掌握分布式训练与LoRA/LISA微调:打造高性能大模型的秘诀进阶实战指南
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MiniCPM-o 2.6:流式全模态,端到端,多模态端侧大模型来了!
MiniCPM-o 2.6 是 MiniCPM-o 系列的最新、性能最佳模型。该模型基于 SigLip-400M、Whisper-medium-300M、ChatTTS-200M 和 Qwen2.5-7B 构建,共 8B 参数,通过端到端方式训练和推理。相比 MiniCPM-V 2.6,该模型在性能上有了显著提升,并支持了实时语音对话和多模态流式交互的新功能。
iOS 用一个布局来解决嵌套问题—— UICollectionViewCompositionalLayout
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10分钟微调专属于自己的大模型
本文主要介绍使用魔搭社区轻量级训练推理工具SWIFT,进行大模型自我认知微调,帮助初阶炼丹师快速微调出专属于自己的大模型。
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