人工智能

高并发AI服务部署方案:vLLM、TGI、FastChat性能压测报告

高并发AI服务部署方案:vLLM、TGI、FastChat性能压测报告 🌟 Hello,我是摘星! 🌈 在彩虹般绚烂的技术栈中,我是那个永不停歇的色彩收集者。 🦋 每一个优化都是我培育的花朵,每一个特性都是我放飞的蝴蝶。 🔬 每一次代码审查都是我的显微镜观察&#

Caffeine不只是Guava Cache升级版:高并发场景下的缓存设计与实战陷阱

核心技术点:​​ ​W-TinyLFU算法揭秘:为何它能吊打传统LRU​ ​异步与权重:应对突发流量的两种武器​ ​监控与调优:从黑盒到白盒的缓存治理​ 一、W-TinyLFU:缓存的“智能淘汰算法”​​        很多人选缓存框架就看个API友好度,但真正的差距在淘汰算法上。传统的LRU(最近

Apache Flink——快速部署集群

前言 需要提到 Flink 中的几个关键组件:客户端(Client)、作业管理器(JobManager)和任务管理器(TaskManager)。编写的代码,实际上是由客户端获取并做转换,之后提交给JobManger 的。所以 JobManager 就是 Flink 集群里的“管事人”,对作业进行中央调度管理;而它获取到要执行的作业后,会进一步处理转换,然后分发任务给众多的TaskManager。这

回归分析案例分析全流程

一、案例说明 1.案例数据 在“工资影响因素”的调查问卷中,调查了每个人的起始工资、工作经验、受教育年限、受雇月数、职位等级以及当前工资六个方面。 2.分析目的 目的是建立以当前工资为因变量的回归模型,并得出结论。[案例来源于:SPSS统计分析(第5版)卢纹岱,朱红兵主编,案例有一些变动 具体请看分析。] 二、数据清理 在数据分析之前,首先需要进行数据查看,包括数据中是否有异常值,无

Qoder全栈开发实战指南:开启AI驱动的下一代编程范式

目录 一、Qoder平台简介 二、Qoder核心功能详解:构建智能研发闭环 1. Ask Mode(问答模式)——实时结对编程 2. Agent Mode(智能体模式)——人机协同开发 3. Quest Mode(任务模式)——AI自主开发 4. Repo Wiki(代码库

《赋能AI解锁Coze智能体搭建核心技能(1)--- 初识coze》

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论文阅读_神经网络知识蒸馏_DK

英文题目:Distilling the Knowledge in a Neural Network 中文题目:神经网络知识蒸馏 论文地址: 领域:深度学习 发表时间:2015 作者:Geoffrey Hinton,谷歌 出处:NIPS 被引量:6972 阅读时间:2022.09.21 读后感 这是最早提出蒸馏模型的文章,它训练

蓝耘赋能通义万相 2.1:用 C++ 构建高效 AI 视频生成生态

目录开篇:AI 视频生成新时代的号角通义万相 2.1:AI 视频生成的领军者核心技术揭秘功能特点展示与其他模型的全面对比C++:高效编程的基石C++ 的发展历程与特性C++ 在 AI 领域的广泛应用通义万相 2.1 与 C++ 的完美融合融合的意义与价值融合的实现途径使用深度学习框架的 C&#

Vscode的AI插件 —— Cline

简介vscode的一款AI辅助吃插件,主要用来辅助创建和编辑文件,探索大型项目,使用浏览器并执行终端命令(需要多个tokens),可以使用模型上下文协议(MCP)来创建新工具并扩展自己(比较慢)。 支持多个AI的API接入,比如Chatgpt,Deepsee

AI大模型学习之基础数学:正态分布-AI大模型中的概率统计基石

🧑 博主简介:CSDN博客专家、CSDN平台优质创作者,高级开发工程师,数学专业,10年以上C/C++, C#, Java等多种编程语言开发经验,拥有高级工程师证书;擅长C/C++、C#等开发语言,熟悉Java常用开发技术,能熟练应用常用数据库SQL server,Oracle,mysql,postgresql等进行开发应用,熟悉DICOM医学影像及DICOM协议,业余时间自学JavaScr