能力说明:
精通JVM运行机制,包括类生命、内存模型、垃圾回收及JVM常见参数;能够熟练使用Runnable接口创建线程和使用ExecutorService并发执行任务、识别潜在的死锁线程问题;能够使用Synchronized关键字和atomic包控制线程的执行顺序,使用并行Fork/Join框架;能过开发使用原始版本函数式接口的代码。
能力说明:
了解Python语言的基本特性、编程环境的搭建、语法基础、算法基础等,了解Python的基本数据结构,对Python的网络编程与Web开发技术具备初步的知识,了解常用开发框架的基本特性,以及Python爬虫的基础知识。
能力说明:
具备数据库基础知识,了解数据库的分类,具备安装MySQL数据库的能力,掌握MySQL数据类型知识,基本了解常用SQL语句,对阿里云数据库产品有基本认知。
暂无个人介绍
2024年06月
我体验了使用PAI-EAS一键部署ChatGLM,并应用LangChain集成外部数据的过程。以下是我的部署过程、输出结果和使用体验分享:
环境准备:首先,我在阿里云上申请了PAI-EAS服务,并确保了我的环境满足部署ChatGLM-6B模型的要求。
一键部署:通过PAI-EAS提供的界面,我使用了一键部署功能,上传了模型的配置文件和参数,系统自动完成了模型的部署。
LangChain集成:部署完成后,我开始使用LangChain框架来集成外部数据。这个过程包括配置数据源、编写数据获取和处理的脚本。
测试验证:我通过几个测试案例来验证模型的推理能力和LangChain集成的效果。
部署便捷性:PAI-EAS的一键部署功能非常便捷,大大简化了部署流程,即使是初学者也能快速上手。
LangChain的灵活性:LangChain框架提供了灵活的数据集成方式,能够很好地与ChatGLM模型配合,提高了模型的实用性。
性能表现:ChatGLM-6B模型在中英双语对话中表现出色,能够准确理解问题并给出合适的回答。
资源消耗:通过LangChain的优化,模型在处理外部数据时的计算资源消耗得到了有效控制。
实际应用:我尝试将这个模型集成到了一个简单的聊天机器人中,用户体验非常好。
使用PAI-EAS部署ChatGLM并结合LangChain集成外部数据是一次非常有趣且富有成效的体验。这不仅让我深入了解了LLM大模型的推理应用,也为我将来在AI领域的探索提供了新的思路和工具。
我强烈推荐对AI和自然语言处理感兴趣的朋友尝试这个过程。它不仅能提升你的技术能力,还能让你在AI应用开发中获得更多灵感。
使用ReplaceAnything这个AI工具进行图片局部内容替换,让我感受到了创作的乐趣和便捷。以下是我使用这个工具的全过程和体验分享:
上传图片:我首先在ReplaceAnything平台上上传了一张个人照片,这张照片里我想保留人物形象,同时更换背景。
保留区点选:在界面上,我通过点选的方式标出了需要保留的区域,即人物部分。这个操作直观且容易上手。
生成Prompt:接着,我输入了想要的背景描述,比如“放在布满苔藓的土地上,被蕨类植物叶片包围”,以及对光影和色彩的具体要求。
ReplaceAnything这个AI工具极大地简化了图片编辑和创作的过程,让我能够轻松实现个性化的图片创作。我强烈推荐对图片编辑和创作感兴趣的朋友尝试使用这个工具,它一定会给你带来惊喜。
我认为使用智能编程助手如通义灵码备战求职季是非常靠谱的。这些工具不仅能帮助我们提高编码效率,还能在面试准备中发挥重要作用。
使用通义灵码时,我特别喜欢它的用户界面和交互方式。
模拟题练习截图:通义灵码提供了丰富的面试模拟题,我可以通过它来练习编程题。
体验效果点评:
模拟题练习:通义灵码提供的模拟题非常实用,它们覆盖了多个技术领域,让我能够全面地准备技术面试。
代码编写与优化:我在使用过程中尝试输入了一些算法问题,通义灵码能够快速给出代码示例,并且在我提交代码后提供了优化建议,这让我对代码质量有了更深的认识。
知识查询与理解:在准备面试时,我经常需要回顾一些编程概念和设计模式,通义灵码的即时查询功能在这方面帮了大忙。
智能问答:通义灵码的智能问答功能非常强大,我可以直接向它提问并获得准确的答案,这大大提高了我的学习效率。
实战能力提升:通过使用通义灵码,我感觉自己在解决实际问题上的能力有了显著提升,它不仅帮助我理解了理论知识,更锻炼了我的实战技能。
我认为通义灵码是一个强大的智能编程助手,它不仅能帮助程序员在求职季中提升面试表现,还能在日常开发工作中发挥重要作用。我强烈推荐其他程序员试试这个工具,它会成为你编程路上的得力助手。
PolarDB-X Operator 是一个基于 Kubernetes 的 PolarDB-X 集群管控系统,希望能在 Kubernetes 上提供完整的生命周期管理能力。PolarDB-X Operator 支持运行在私有或者公有的 Kubernetes 集群上安装并部署 PolarDB-X 集群。
如果配置好了eureka server,默认情况下我们就直接直接访问到eureka的界面了。如果不想让所有人都能访问到eureka的界面,可以加上权限认证,输入账号密码才能访问。
方式如下:
在eureka的server端配置,pom.xml里加上
然后在yml里加上配置:
security:
basic:
enabled: true
user:
name: wolf # 用户名
password: abc123 # 用户密码
就这样就行了,再次访问eureka界面时就会提示输入账号密码
参考文档https://blog.csdn.net/tianyaleixiaowu/article/details/78781416
无法解析到路径/dubbo/hello对应的方法
重新对接下。Higress 对接 Dubbo 服务
Higress提供了从HTTP协议到Dubbo协议进行转换的功能,用户通过配置协议转换,可以将一个Dubbo服务以HTTP接口暴露出来,从而用HTTP请求实现对Dubbo接口的调用。本文将通过一个示例来介绍如何用Higress配置HTTP到Dubbo的协议转换。
参考文档https://higress.cn/zh-cn/docs/user/dubbo#%E9%85%8D%E7%BD%AE%E5%8F%82%E8%80%83
在开发Higress的WASM插件时,可以利用Golang协程的特性。
参考文档https://higress.cn/zh-cn/docs/user/wasm-go#%E4%B8%80%E5%B7%A5%E5%85%B7%E5%87%86%E5%A4%87
该任务处于修改同步对象中(之前修改同步对象操作尚未完成),请等待该状态结束
参考文档https://help.aliyun.com/zh/dts/developer-reference/api-modifydtsjob?spm=a2c4g.11186623.0.i16
前往阿里云控制台获取 AccessKey,具体操作可参考:创建AccessKey。
在插件中输入 AccessKey ID、AccessKey Secret 进行登录,不同 IDE 客户端中操作不一样(如下图所示),操作如下:
VS Code:在 IDE 中使用快捷键⌘ ⇧ P (CtlShiftP)打开命令面板,搜索 TONGYI Lingma,即可看到使用 AK/SK 登录通义灵码,单击后分步输入 AccessKey ID、AccessKey Secret,选择身份(未加入任何企业时将跳过)单击Enter/Return键,即可完成登录;
JetBrains IDEs:打开 IDE 的设置页面,找到通义灵码插件设置,在未登录状态即可看到 AK/SK 登录入口,输入 AccessKey ID、AccessKey Secret 后,选择身份(未加入任何企业无需选择),然后单击登录即可;
暂不支持在 Visual Studio 中使用 AK/SK 登录。
参考文档https://help.aliyun.com/document_detail/2808132.html?spm=a2c4g.11186623.0.i12
是什么产品的退款?
登录“用户中心”,进入“订单管理-退订管理”,选择退款项后就能办理退款。
参考文档https://help.aliyun.com/zh/user-center/support/refund-failure-causes?spm=a2c4g.11186623.0.i5
实例健康检查失败(Function instance health check failed)
报错示例
Function instance health check failed on port 9001 in 120 seconds.\nLogs:
报错排查
函数实例健康检查失败,一般是代码中监听的IP地址或者端口设置错误导致。函数实例启动后,平台会根据函数配置的端口进行4层连通性检查,若在超时时间内检查不通过,则返回Function instance health check failed报错。
监听地址和端口必须满足以下条件。
监听地址
代码中的监听IP地址必须设置为0.0.0.0或*,不能设置为127.0.0.0或localhost。
监听端口
监听端口必须和函数配置中的端口保持一致。Custom Runtime运行时默认监听端口为9000。
如果使用默认端口,请确保代码中HTTP Server监听的端口也是9000。
如果设置了监听端口,请确保代码中HTTP Server监听的端口与其一致。
参考文档https://help.aliyun.com/zh/functioncompute/user-guide/troubleshooting?spm=a2c4g.11186623.0.i34
403:缺少权限。
参考文档https://help.aliyun.com/zh/functioncompute/user-guide/monitoring-metrics?spm=a2c4g.11186623.0.i15
初始化错误
在构建阶段,函数计算会按照顺序执行三项任务:
实例创建(Instance Create)
运行时初始化(Runtime Initialization)
运行函数配置的Init回调方法(Init Hook)
当您使用预留模式时,函数计算会在您设置预留实例后,立即启动函数实例并执行Creating流程。此时可能还没有函数调用,因此运行时初始化、Init回调和调用阶段之间可能会存在较长时间的间隔。
查询回调函数相关日志
配置函数实例生命周期回调并执行代码实现对应的回调函数后,您可以查询实例生命周期回调函数的相关日志。
登录函数计算控制台,在左侧导航栏,单击函数。
在顶部菜单栏,选择地域,然后在函数页面,单击目标函数。
在函数详情页,选择日志页签
看下日志,具体是哪里的报错。
客户端向函数计算发出请求。
函数计算根据已配置的网络设置,访问指定VPC内的数据库。
如需通过函数计算控制台配置网络,具体步骤,请参见配置网络。您也可以通过Serverless Devs的YAML文件配置,更多信息,请参见Serverless Devs常用命令。
获取数据后,由服务端函数计算返回给客户端。
访问示例
访问RDS MySQL示例
访问RDS SQL Server示例
访问RDS PostgreSQL数据库
访问Redis示例
访问MongoDB示例
参考文档https://help.aliyun.com/zh/functioncompute/user-guide/access-database?spm=a2c4g.11186623.0.i72
重置账号密码
登录PolarDB分布式版控制台。
在页面左上角选择目标实例所在地域。
在左侧导航栏中,单击实例列表。
找到目标实例,单击实例ID。
在左侧导航栏中,单击账号管理。
在弹出的对话框中,设置如下参数:
参考文档https://help.aliyun.com/zh/polardb/polardb-for-xscale/user-guide/manage-accounts#section-52t-4ye-nnb
应用场景
面向不同的企业需求,我们提供不同的功能服务。
例如,智能问答、文档检索等场景,百炼提供官方预置完整工程链路的应用或预置场景Prompt的应用,让您通过应用将通义千问大模型接入到业务解决方案中。
细分领域电商场景的商品介绍、模型广场等需要对推理结果进行定制调整,则可在百炼使用模型调优功能,快速生成行业场景模型定制服务,满足用户特定需求。
重新导入下。
登录阿里云百炼大模型服务平台。
在左侧导航栏中,选择数据管理。
选择非结构化数据页签。
选择需要导入数据的类目。
单击导入数据,进入导入数据页面。
选择导入方式。
导入方式包括本地上传、OSS导入模式。
参考文档https://help.aliyun.com/zh/model-studio/user-guide/data-import-instructions?spm=a2c4g.11186623.0.i40
训练完的开源模型是否支持导出?
目前不支持。
通用大模型和垂直大模型的较量,是人工智能领域的一场大戏,各有千秋。
通用大模型,就像个全能王,啥都能干。它跨领域能力强,能处理各种问题,理解各种语言和场景。用起来挺方便,尤其是当你不确定具体要解决的问题领域时,它就像个瑞士军刀,啥都能应付。
垂直大模型,它就像是行业专家。深耕特定领域,对那个领域的问题理解得特别深入,提供的解决方案也更精准。如果你的问题特别专业,比如医疗、法律或者金融,那垂直大模型可能更对你的胃口。
就我个人而言,我更倾向于结合使用。根据不同的应用场景,选择不同的模型。
比如,如果我要处理的是日常的文本分析或者多语言翻译,通用大模型就够用了。但要是涉及到专业的数据分析或者特定行业的解决方案,我就会倾向于使用垂直大模型。
记得有一次,我给一个医疗项目做自然语言处理,需要分析大量的医疗记录。这时候,通用大模型就显得有点儿力不从心了,它虽然能处理文本,但对医疗术语的理解就不够深入。后来,我们引入了一个专门针对医疗行业的垂直大模型,效果明显好了很多,准确率和召回率都提高了不少。
总的来说,我觉得在AI技术应用的新天地里,通用大模型和垂直大模型各有所长,关键是看你怎么用。根据实际需求,灵活选择或者结合使用,才能发挥它们的最大效用。
这种情况我太有体会了。
在编程的世界里,我们经常会遇到所谓的“惯性思维”,就是习惯了用一种方法解决问题后,哪怕有更简单或者更有趣的方法,也不愿意去尝试。
记得有一次,我在做一个数据分析项目,需要处理大量的CSV文件。一开始,我用的是最传统的Python脚本,用Pandas库逐个文件读取和处理数据。这方法虽然有效,但效率不高,而且每次处理的数据量一大,电脑就跑得特别慢。
后来,我偶然间了解到了Dask这个库,它可以用更高效的方式处理大数据。但我一直没去尝试,因为我觉得“如果东西没坏,干嘛要去修理它?”结果就是,我每次都得花很多时间等待数据处理完成。
直到有一天,项目的要求变得更高,处理的数据量也更大,我意识到必须要做出改变了。我开始学习Dask的使用,并尝试用它来重构我的数据处理流程。一开始挺不适应的,毕竟要改变已经习惯的工作方式。但很快,我就发现Dask在处理大数据时的效率真的高了很多,而且它还支持并行计算,大大提升了工作效率。
这件事给我的启示是,我们不应该害怕改变,尤其是当改变能带来明显的好处时。工作中,我们应该保持开放的心态,愿意尝试新的方法和技术。即使一开始可能会有些不适应,但长远来看,这种勇于尝试和改变的精神,会让我们的工作更加高效,也会让我们自己保持成长和进步。
所以,面对习惯性依赖原有方法的情况,我的建议是: