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admin 2024-12-27 82阅读 0评论

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P4可编程设备在工业界的落地情况

1、工业界使用P4可编程交换机的场景较少,主要集中在Overlay分流分发、INT网络测量、无线回传设备白盒化等领域。本文将持续更新,跟踪工业界的P4可编程落地情况。NAT64 Access是Ucloud基于Intel可编程芯片Tofino设计的一致性哈希网关,通过Maglev一致性哈希算法分发流量,实现限速与DDoS保护。

2、而P4的设计初衷,实际上还是聚焦于传统的转发业务,尽管在学术界和应用领域取得了不少探索成果,但真正能够落地工业界的案例并不多。Tofino芯片作为P4的“专属”芯片,其架构设计与P4的转发模型有着千丝万缕的联系。

手把手教你搭建QQ机器人

步骤一:前期准备 首先,确保您准备好以下物品:准备好后,我们进入实战阶段。步骤二:安装与配置 推荐下载一个早期版本,因为最新版可能存在一些bug。按照提示,输入您想要用于机器人的QQ号,最好选择小号,虽然封号风险较低,但谨慎起见。输入后确认,程序会自动打开记事本进行配置。

第一步、登陆qq 打开晨风qq聊天机器人后,界面输入QQ账号及密码即可登陆。第二步、设置 登陆QQ成功后,即可点击“设置自动回复内容”进行设置。我们需要输入触发条件及自动回复内容(支持导入文本),输入完毕后点击“添加”即可。第三步、聊天 设置完毕后,点击“打开QQ好友和群列表进行聊天”。

据悉,每周五下午6点统一开放,达到一定人数后会关闭入口;用QQ扫描官方微信公众号展示的二维码,即可申请加入频道。

Discord频道是一种流行聊天工具,类似于QQ、微信群,Midjourney的使用方式是通过Discord频道内的聊天机器人发送文本指令,机器人则会返回相应的图片。要开始Midjourney,你需要注册Discord账号并加入Midjourney频道。你可以使用浏览器访问Discord或下载客户端。

部署oneapi集成chatglm3的api服务,同时基于chatweb-next调通

使用api_server.py脚本部署API时,确保api_server.py和utils.py脚本位于同一目录下。修改本地模型路径MODELPATH = os.environ.get(MODELPATH, D:\LLM-GPU\chatglm3-6b)为自己的路径。最后,执行python api_server.py命令部署API,并通过测试脚本验证服务是否正常运行。

开启OneAPI服务 OneAPI服务提供了一个管理与分发接口,支持包括Azure、Anthropic Claude、Google PaLM 2 & Gemini、智谱 ChatGLM、百度文心一言、讯飞星火认知、阿里通义千问、360 智脑以及腾讯混元在内的多个大模型,用户仅需使用一个API,无需安装额外软件,一键部署即可开始使用。

从零开发AI绘画微信小程序

为了在微信小程序中实现AI绘画功能,需要调用HAI服务的API。因此,开启HAI服务的API支持至关重要。通过实例页面右侧的JupyterLab进入Terminal,执行监听命令后,成功监听到7862端口。在实例页面查看公网IP,并通过http://公网IP:7862/docs查看API文档。

第一步:了解小程序基础知识 在着手开发之前,需掌握小程序的基础知识。主要由三部分组成:wxml、wxss、js。wxml用于布局页面结构,wxss定义样式,js负责逻辑处理。此外,还需熟悉小程序的生命周期和API,这对后续开发至关重要。

步骤一:微信小程序注册 访问微信公众平台官网,点击“立即注册”,选择“小程序”注册类型。步骤二:微信小程序制作 对于编程新手,可以选择使用模板进行微信小程序的制作。通过简单的拖拽操作,可以快速生成小程序,这大大降低了技术门槛。步骤三:选择合适模板 在众多模板中,挑选出符合自己业务需求的模板。

在制作小程序之前,需要明确小程序的功能和界面设计。可以根据自己的需求和目标用户来确定小程序的功能模块和交互方式。2 开发和调试小程序 使用选择的小程序开发工具,按照设计的功能和界面进行开发和调试。可以通过模拟器或真机进行实时预览和调试,确保小程序的正常运行和用户体验。

方法如下:第找小程序开发公司这种就是针对小白,完全不懂的那种,可以找专业的小程序开发公司进行开发,可以多找几家公司进行对比,然后选择比较合适的一家,可以选择模板开发或者定制开发,如果预算较低,那可以选择模板开发,如果预算较高就可以选择定制开发。当然具体情况还得根据小程序的需求来定。

在微信开发者工具中,您可以创建一个新的小程序项目。在创建项目时,需要填写一些基本信息,如小程序的名称、AppID等。创建项目后,您可以选择使用自定义的模板或者从零开始开发。开发小程序页面 微信小程序的页面由多个组件组成,每个组件负责展示不同的内容和功能。

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实操用Langchain,vLLM,FastAPI构建一个自托管的Qwen-7B-Chat

1、部署模型并使用FastAPI启动Web服务,处理请求并生成LLM响应。API在端口5001上运行,确保离线推理过程已经完成,无需重复下载模型。借助Langchain增加知识库功能,通过FAISS库构建向量数据库,并利用embedding模型将知识转换为向量形式。导入知识后,将向量数据库集成到代码中,引导LLM考虑背景知识。

2、TensorRT-LLM,由Nvidia设计的开源框架,专为提升生产环境中大型语言模型性能而生。基于TensorRT深度学习编译框架,它结合了FastTransformer高效内核和NCCL设备间通讯,尤其适合大公司如Anthropic、OpenAI和Anyscale等规模化服务用户。相较于vLLM和TGI等框架,TensorRT-LLM通过深度优化,克服了在生产扩展上的限制。

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