使用llama.cpp实现LLM大模型的量化、推理、部署 大模型的格式转换、量化、推理、部署概述克隆和编译环境准备模型格式转换GGUF格式bin格式 模型量化模型加载与推理模型API服务模型API服务(第三方)GPU推理 大模型的格式转换、量化、推理、部署 概述 llama.cpp的主要目标是能够在…

天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。 每个人都有惰性，但不断学习是好好生活的根本，共勉！ 文章均为学习整理笔记，分享记录为主，如有错误请指正，共同学习进步。…

文章目录 前言vue3使用echarts标准demo：总结 前言 在前端开发中，数据可视化已经成为了一个不可或缺的部分。Vue.js作为一个轻量级且易于上手的渐进式JavaScript框架，与ECharts这个强大的数据可视化库的结合，使得在Vue应用中构建交…

一、负载均衡 Nginx 和 Ribbon 都能做负载均衡，区别在哪儿？ Nginx 负责服务器负载均衡Ribbon 负责本地负载均衡 Nginx 是服务器负载均衡，客户端所有请求都会交给 Nginx，然后由 Nginx 实现转发请求。即负载均衡是由服务端实现的 Ri…

1.下载electron electron/electron-quick-start: Clone to try a simple Electron app (github.com) 下载实例模板 2.安装依赖 npm源改成中国镜像 npm config set registry https://registry.npmmirror.com 然后用cnpm i 来安装 npm换官方源 npm config set registry https:…

【摘要】为大型语言模型 (LLM) 制作理想的提示是一项具有挑战性的任务，需要大量资源和专家的人力投入。现有的工作将提示教学和情境学习示例的优化视为不同的问题，导致提示性能不佳。本研究通过建立统一的上下文提示优化框架来解决这一限制，旨…

模型性能衡量介绍 混淆矩阵 混淆矩阵(Confusion Matrix） TP(真阳性)：预测为阳性，且预测正确。 TN(真阴性)：预测为阴性，且预测正确。 FP(伪阳性)：预测为阳性，但预测错误，又称型一误…

今天，小编将详细介绍外卖系统源码的开发全攻略，从需求分析到设计与实现，为开发者提供全面指导。 一、需求分析 1.用户需求 用户是外卖系统的核心，需满足以下基本需求： -浏览菜单并下单 -实时追踪订单 -多种支付方…