CPU 混合推理,非常见大模型量化方案:“二三五六” 位量化 (soulteary.com)

【简介】

本篇文章聊聊网上聊的比较少的具体量化操作,非常见整型位数的量化,来自让各种开源模型能够在 CPU 环境、CPU & GPU 环境混合推理的技术方案:llama.cpp 。

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@技术头条 2023-12-26 22:06 / 原作者微博:@soulteary / 0个评论
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CPU篇之软中断 (www.codedump.info)
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by @技术头条 2024-03-21 23:03 查看详情
使用零一万物 200K 模型和 Dify 快速搭建模型应用 (soulteary.com)
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带你认识本地大模型框架Ollama(可直接上手) (wiki.eryajf.net)
自 OpenAI 公司于2022 年 11 月 30 日发布 ChatGPT 以来,经过 23 年一整年的发展之后,大模型的概念已逐渐普及,各种基于大模型的周边产品,以及集成层出不穷,可以说已经玩出花来了。在这个过程中,也有不少本地化的模型应用方案冒了出来,针对一些企业知识库问答的场景中,模型本地化是第一优先考虑的问题,因此如何在本地把模型调教的更加智能,就是一个非常重要的技能了。在 23 年的时候,我也接触过一些本地模型的开源项目(比如 LocalAI),当时在本地部署跑起来之后,发现交互的体验,回答的速度,以及智能程度,都远低于预期。最近又一次了解本地模型的玩法,从微信群里了解到了 ollama,经过几天业余时间的研究及了解,发现现在模型本地化的玩法,以及能力都早已不可同日而语,本文,将记录我这几天来对于 ollama 的粗浅认识以及快速入门玩起来。
by @技术头条 2024-03-12 22:53 查看详情
使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型的一次尝试 (blog.yuanpei.me)
本文旨在尝试使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型,随着人工智能的快速发展,我们逐渐认识到私有化部署的重要性和潜力。在此背景下,llama.cpp 作为一个纯 C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理工具,提供了在本地环境下高性能的 AI 推理能力。在这篇文章中,我们可以了解到 llama.cpp 具有在 GPU 和 CPU 环境下运行的灵活性,满足私有化部署的需求。文章详细介绍了 llama.cpp 编译和部署的过程,为读者提供了一份在本地部署 AI 大模型的教程。私有化部署的 AI 大模型,相比于 ChatGPT 这类通用大模型,更注重数据隐私和安全性,对云服务的依赖更少,可以做到更好的本地化控制。虽然编译 llama.cpp 有一定的复杂性,AI 大模型的下载、转化、量化需要一定的耐心,可当本地的 AI 应用运行起来的那一刻,博主觉得这一切完全值得。
by @技术头条 2024-03-12 22:29 查看详情
iOS备用机自动充电方案 (www.leavesongs.com)
炫酷一下,为了能让备用机一直有电,计划将备用机插在智能插座上,然后通过iOS的Shortcuts来监控手机电量——当手机电量小于30%的时候自动开启插座;当手机电量充到80%的时候自动关闭插座。
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最近我们的 Pulsar 存储有很长一段时间数据一直得不到回收,但消息确实已经是 ACK 了,理论上应该是会被回收的,随着时间流逝不但没回收还一直再涨,最后在没找到原因的情况下就只有一直不停的扩容。

为了防止类似的问题再次发生,我们希望可以监控到磁盘维度,能够列出各个日志文件的大小以及创建时间。

这时就需要对 Pulsar 的存储模型有一定的了解,也就有了这篇文章。
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MinIO是一个开源的分布式对象存储组件,它兼容Amazon S3API,适合于存储大容量的非结构化数据,支持单个对象最大5TB。MinIO特点:部署简单,仅需要单独一个二进制文件;支持纠删码机制,能恢复部分数据块丢失的情况;读写性能高。
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