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Jamba Large 1.7是AI21 Labs推出的新一代开源大模型,基于创新的SSM-Transformer混合架构,具备256K超长上下文窗口。该版本在事实依据和指令遵循方面显著提升,能提供更准确、上下文相关的回答。模型支持金融、医疗、零售等多行业应用场景,包括投资研究、医学报告生成等。由于模型体积庞大(需8块80GB GPU),AI21开发了ExpertsInt8量化技术,配合vLLM框
本文介绍了一个基于Stable Diffusion 3.5和ControlNet的ComfyUI工作流,通过Canny边缘检测方法实现参考图像约束下的风格化图像生成。该工作流结合了预训练模型、文本提示和图像特征提取,利用ControlNet保持结构一致性,最终输出兼具创意与可控性的图像结果。系统包含输入准备、特征提取、文本编码、条件融合、潜在生成、图像解码等完整流程,适用于动漫角色重绘、场景扩展、
类似于内核处理Page Fault,用户程序需要一种机制,当发生缺页或权限违规时,CPU能暂停当前执行,跳转到用户自定义的Handler处理,处理完后恢复执行。3.用户可以自定义置换策略,普通的Lazy Allocation由内核决定何时回收页面(通常是内存不够时),在这个例子中,用户程序自己决定:“我只要这一个页,其他的都丢掉”。3.Handler会扫描该页的所有对象,发现对象内部如果有指向Fr
以下内容转载自微信公众号“图灵人工智能”,仅作学术分享。
本文系统梳理了大模型本地部署工具生态,从推理引擎、图形化前端到专用场景工具,提供了全景分类和选型指南。核心选型五步法建议:1)明确隐私/性能/成本等优先级;2)根据硬件选择适配方案(CPU选Ollama/llama.cpp,GPU选vLLM/TGI);3)考虑工程化需求;4)团队规模匹配工具复杂度;5)典型场景组合方案。文章提供了快速上手命令示例,并指出常见避坑要点:格式匹配、显存优化、并发策略及
2025 年,vLLM Ascend 项目正式创建,并在一年内完成了 25 次快速迭代,与社区共同打磨代码、测试、文档与反馈。项目的使命是为昇腾(Ascend)用户提供易用、高性能、低成本的推理服务,并推动从 0 到 1 到生产落地的持续演进,聚焦分布式推理与强化学习等关键场景。全年发布了 3 个正式版本和 22 个尝鲜版本,重要里程碑包括 v0.7.1rc1、v0.7.3、v0.9.1、v0.1
本文介绍了使用XTuner工具在GSM8K数学推理数据集上训练InternLM模型的流程。重点讲解了GRPO强化学习算法在大模型训练中的应用,包括数据预处理、模型评估等关键环节。文章详细说明了环境配置、XTuner安装步骤,以及如何将GSM8K数据集转换为适合GRPO训练的格式。同时提供了基于vLLM的评估脚本,通过数学准确率评估器对模型输出进行验证。整个过程涵盖了从数据准备、模型训练到性能评估的
摘要:STM32F4系列出现「Cannot halt the core」报错时,表明芯片内核和调试口被双重锁死。根本原因是调试接口被禁用、内核进入死循环、Flash写保护同时触发。解决方案的核心是利用上电300ms窗口期强制擦除:1)Keil中配置全片擦除选项;2)同时按住BOOT0和复位键上电;3)松开复位键后立即点击擦除按钮。该方法通过时序操作在错误程序运行前强制解锁,成功率极高,可使芯片恢复
摘要: Java内存马凭借无文件落地、动态注入等高隐蔽特性,成为APT攻击的核心载体,传统防御手段难以应对。本文提出跨平台通用检测工具的构建方案,通过五层架构(跨平台基础层、JVM数据采集层、特征检测层、行为分析层、可视化报告层)实现多环境适配。工具采用无侵入式检测技术,结合静态特征匹配与动态行为分析,兼容Windows/Linux/macOS系统及主流应用服务器,并支持JDK 8+版本。以Mem
本文针对Python导入错误ImportError: cannot import name 'Network' from 'fmm'提供了系统解决方案。首先指出该错误通常由版本迭代、安装不完整或路径冲突导致。解决方案分为四个步骤:1)确认新版fmm库的正确接口(如用NetworkGraph替代Network);2)完整重装官方版fmm库;3)排查路径冲突;4)必要时回退到兼容旧版。文章还对比了新旧