单线程的Redis 为何如此快速？

基于 internlm2 和 LangChain 搭建你的知识库 2025-02-27 14:25

环境配置 internlm2 模型部署 创建虚拟环境 conda create -n deepseek_rag python=3.10 -y conda activate deepseek_rag 并在环境中安装运行 demo 所需要的依赖 # 升级pip python -m pip install

超长文本训练 2025-01-03 14:36

在自然语言处理（NLP）任务中，处理超长文本（通常指长度超过模型最大支持长度的文本）是一个常见的挑战。BERT等预训练模型通常具有固定的最大序列长度限制（例如，BERT-base的最大序列长度为512个标记）。当需要处理超过这个长度的文本时，需要采取特定的策略来确保模型能够有效地处理这些数据。 Be

数据集分类均衡问题及其解决方案 2024-12-26 21:58

数据集的类别均衡性对模型的性能有着至关重要的影响。当数据集中某些类别的样本数量远多于其他类别时，就会出现数据不均衡问题。这种不平衡可能导致模型在训练过程中偏向多数类，从而影响对少数类的预测性能。 问题描述 分类数据集统计 import pandas as pd # 读取CSV文件 csv_file

Quick start of LangChain 2024-12-24 23:39

本文内容 LangChain（大模型能力封装框架） 的基本使用 基于LangChain探索AGI时代原型 需提前安装环境依赖，以及设置环境变量，如果选择openai开放接口需要会上网 export OPENAI_API_KEY="b233095ff.00gIXhXyE8yNc3Hx" export

Netflix个性化和推荐的系统架构 2024-07-16 22:00

离线、近线和在线计算 在线计算可以更好地响应最近的事件和用户交互，但必须实时响应请求。这会限制所采用算法的计算复杂性以及可处理的数据量。这个实时响应的过程中，如果发生意外，比如说这个物品 ID 就没有相关的物品，那么这时候服务就需要降级，所谓的降级就是不能达到最好的效果了，但是不能低于最低要求，这里

信息流架构 2024-07-16 20:15

整体框架 信息流，通常也叫作 feed，传统的信息流产品知识简单按照时间排序，而被推荐系统接管后的信息流逐渐成为主流，按照兴趣排序，也叫作“兴趣 feed”。 这张架构图划分成几个大的模块：日志收集、内容发布、机器学习、信息流服务、监控 日志收集，是所有排序训练的数据来源，要收集的最核心数据就是用户