自我认知理论

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一键微调DeepSeek-R1蒸馏模型

可以看到数据集是围绕着自我认知这个主题的,训练数据中不带思维链的过程,所以我们期待的训练结果是针对自我认知的问题,大模型可以有指定的问答,而针对其他方面的问题,大模型的回答保持原样。默认数据集:{"messages":[{"role":"system...

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sceneTranslate":""}],"theme":{"themeName":"自我认知与提升","themeTranslate":"Self-awareness,self-management,self-improvement","themeImageList":["https://xxxxxxx/file_service/dialog/xxxxxx.png" ]},"topic":{"topicName":"打...

使用AMD CPU实例部署ChatGLM-6B

广泛应用于自我认知、提纲写作、文案写作、邮件助手、信息抽取、角色扮演、评论比较以及旅游向导等场景。重要 阿里云不对第三方模型“ChatGLM-6B”的合法性、安全性、准确性进行任何保证,阿里云不对由此引发的任何损害承担责任。ChatGLM-6...

模型调优简介

可以:提升模型在特定行业/业务表现 降低模型输出延迟 抑制模型幻觉 对齐人类的价值观或偏好 使用调优后的轻量级模型替代规模更大的模型 模型在调优过程中,会学习训练数据中的知识、语气、表达习惯、自我认知等业务/场景特征。也由于已经...

训练集与评测集

以客服场景为例,可以借助模型调优解决客服回答的语气、表达习惯、自我认知等问题,场景涉及的专业知识可以结合知识库,动态引入到模型上下文中。阿里云百炼推荐您可以先构建 RAG 应用试运行,在收集到足够的应用数据后再通过模型调优继续...

使用抢占式实例节省大模型微调成本

1.构建包含训练基础环境的实例镜像 本文将以单机单卡场景下,使用Swift训练框架对DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型进行自我认知微调为例,进行步骤说明。首先需创建包含训练环境及依赖的实例并制作镜像,作为伸缩组实例的启动镜像,以提升...

全模态

Qwen-Omni 模型能够接收文本与单一其他模态(图片、音频、视频)的组合输入,并生成文本或语音形式的回复,提供多种拟人音色,支持多语言和方言的语音输出,可应用于文本创作、视觉识别、语音助手等场景。快速开始 前提条件 已 配置 API ...

学习

该阶段的核心目标是建立对云架构设计的全局认知,并为后续的度量与优化提供理论基础和实践指导。通过学习阶段的深入理解与实践,客户将具备自主构建高可用、低成本、高性能的云架构能力,并结合自身场景,选择最适合的解决方案,为业务的...

FinOps评估指南

理论上,您可以评估所有框架能力,但您和目标群体成员需要投入大量时间和精力。为了使评估可重复、有意义、更具针对性,您可以关注希望在FinOps旅程里取得进展的特定领域。维度权重 请在您的目标范围和目标群体中为 认知、流程、指标、采用...

DeepSeek

answering=True print(message.content,end="",flush=True)answer_content+message.content print(""+"="*20+"Token 消耗"+"="*20+"")print(chunk.usage)返回结果=思考过程=哦,用户问我是谁,这是一个很基础的自我介绍问题。需要简洁清晰...

杭州幻熊:从一周发版一次到每日交付

理论上讲,通过持续交付可以满足每天、每周、或者满足业务需求的任何频度。持续交付是DevOps最佳实践之一,利用DevOps的能力和实践可以帮助企业显著提升软件交付效能,提升工程生产力。DevOps不是趋势,是事实上都应该采用的软件研发和...

欧派家居

这一显著的性能提升不仅验证了并行处理策略的有效性,也为后续的实践应用奠定了理论基础。一个单一表体积达到4 TB的数据回收任务,在未进行优化前,该任务的执行时间预计会超过10小时,这对于追求高效运营的企业而言,无疑是一个不可接受的...

阿里云大模型高级工程师ACP认证发布记录

示例说明:RAG自动化评测体系 上下文是RAG的生命线 打造卓越的评测运营体系 V2.0.6 更新2.5节意图空间与知识空间的内容 发布时间:2025年05月26日 版本说明:为帮助学员认识到知识工程的重要性,以及优化RAG(检索增强生成)系统的三个方向...

震坤行工业超市:研发效率提升20%,交付速度提升200%

在精益管理和敏捷研发理论的指导下,我们在2020年对震坤行系统研发流程做了重大的调整,初步实现了敏捷研发和持续交付。云效正好可以提供在敏捷研发过程中的项目管理、流水线发布和持续交付的能力。3、研发组织的改变-1 为了实现大规模敏捷...

容器集群基础指标

理论上,最大NVLink Gen2带宽为每个方向每个链路25 GB/s。DCGM_FI_PROF_NVLINK_TX_BYTES 通过NVLINK传输的总字节数(发送方向)DCGM_FI_PROF_PCIE_RX_BYTES 表示通过PCIe总线传输/接收的数据速率,包括协议标头和数据有效负载。该值表示...

容器集群基础指标

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【产品变更】可观测监控 Prometheus 版支持的容器服务...

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2D视频数字人形象定制指南

同时也能够帮助我们更好地认识和理解自己,更好地面对现代生活中的各种挑战和困境。《聊斋志异》的影响力不仅止于中国国内,也在国际上产生了广泛的影响。许多翻译版本的《聊斋志异》已经出现在世界各地,让更多的人有机会欣赏到这部古代...

妙策最佳实践

本文提供妙策链路 API的最佳示例,帮助您快速入门并开发您自己的业务应用。...获得AgentKey、AccessKeyId、AcccessKeySecret:获取 AccessKey 与 AgentKey;获取WorkSpaceId 获取Workspace ID;引入妙笔SDK 注意获取最新SDK版本;...

搜索质量大模型评估方法

本文将介绍如何使用大模型对搜索的召回质量的自动化评估 1.背景 搜索引擎召回文档是否包含足够的信息来回答用户问题(搜索质量评估)一个重要问题。传统的方案是通过专家、众包模式进行人工评估,并将质量评估标准沉淀为指导手册(参考3)...

BE参数配置

本文介绍BE进程的相关配置项。背景信息 BE进程的配置文件be.conf通常存放在BE部署路径的 conf/目录下。而在0.14版本中会引入另一个配置文件be_custom.conf。该配置文件用于记录您在运行时动态配置并持久化的配置项。BE进程启动后,会先读取...

探针自我保护

ARMS探针在4.1.10版本之后具备自我保护能力,在业务流量增加导致容器水位升高的情况下,探针自身性能开销会控制在阈值范围内,防止极端压力场景引发稳定性问题,保证整体业务容器水位可控。探针会在入口处进行流量统计,当入口类型流量的...

理论/实际通行能力

理论通行能力:道路理论上所能承担的最大的交通量。实际通行能力:道路在实际交通条件下所能承担的交通量。平面交叉口受信号灯控制或交叉口方向冲突车流影响,道路实际通行能力达不到路口设计的通行能力。路口渠化设计和配时优化等措施的...

概述

SOFARegistry 是蚂蚁集团开源的一个生产级、高时效、高可用的服务注册中心,采用 AP 架构(CAP 理论中的 AP,强调可用性),支持秒级时效性推送,同时采用分层架构支持无限水平扩展。SOFARegistry 最早源自于淘宝的 ConfigServer,十年来,...

迁移常见问题

如何评估迁移速度与迁移时长 关于迁移速度:在线迁移服务默认会为每个任务提供固定的理论峰值带宽和QPS,具体详见 带宽与QPS。您需要根据自身业务情况,合理设置能用于迁移的理论峰值带宽与QPS,以避免迁移访问与您的生产业务访问发生竞争...

NLB实例变配

将NLB加入共享带宽:NLB仅支持每个可用区绑定一个EIP,因此 单个NLB实例的理论带宽上限=NLB可用区数量上限*EIP理论最大带宽值200Mbps。如果您的实际需求超过NLB实例的理论带宽上限,并且可以接受更高的成本,您可以考虑在控制台将NLB加入...

使用限制

单表最大索引数 无限制 理论上没有上限,实际可创建的索引数量受限于存储空间、文件数量上限 和系统资源。索引列数 32 单个索引中可以包含的列数上限。分区键列数 32 创建分区表时,分区键可以包含的列数上限。函数参数个数 100 自定义函数...

ListTextbookAssistantBookDirectories-获取英语教材...

directoryName":"unit 2","topic":[{"labelId":1326,"labelName":"自我介绍"}],"section":[{"directoryId":"05758807ed8e11eebe6e0c42a106bb02","directoryName":"section 2","topic":[{"labelId":1329,"labelName":"自我介绍"}],...

Quick BI加速报错:“HOUR_OF_DAY:0->1”如何解决呢

详细信息 这个和时区有关系,数据库配置的是 Asia/shanghai时区,查的这几个时间是这个时区实行过夏令时,理论上这几个日期是非法的日期,理论上客户的数据在东八区是没问题的,但是在 Asia/shanghai会出现问题,jdbc解析日期格式的时候会...

全局流量管理 3.0升级说明

在健康检查间隔设置为15秒,TTL为1秒,连续失败次数2次的配置下,GTM能在1分钟左右准确发现故障并切换,故障切换后理论上1秒左右可以全网生效,但实际情况取决于全国各地运营商的缓存设置时间。在健康检查间隔设置为1分钟,TTL为60秒,连续...

ADP底座支持GPU能力介绍

该系列其他型号理论上支持,但是未验证,暂不推荐。V系列,V100。T系列,T4。A系列,A100,A10,A40,A30,A16。理论上可以支持老系列:M系列和K系列,但是未验证,所以不推荐。Nvidia GeForce GTX家族 1080 2080 3080 2.版本依赖情况 ...

修订记录

新增28篇最佳实践,涵盖场景:安全架构基础 人员身份管理 程序身份管理 权限管理 计算资源防护 事件检测 2025-07-14 文档结构调整 按照阿里云卓越架构的三个核心组成部分重新调整文档结构:学习:《云卓越架构白皮书》内容,阐述理论方法和...

域名解析请求量如何计算?

所以理论上该域名解析记录一天内的解析请求量为:24*3600/60=1440 说明 由于云上的LocalDNS(100.100.2.136/100.100.2.138)以集群提供解析服务,DNS请求查询会被分摊到多台缓存服务器上,缓存服务器之间的缓存记录不共享。当集群上的每台...

使用HPL测试集群浮点性能

理论浮点峰值是该计算机理论上每秒可以完成的浮点计算次数,主要由CPU的主频决定。理论浮点峰值=CPU主频×CPU核数×CPU每周期执行浮点运算的次数。本文将为您介绍如何利用HPL测试实测浮点峰值。准备工作 创建一个E-HPC集群。具体操作,请...

卡方拟合性检验

卡方拟合性检验适用于变量为类别型变量的场景,旨在检验单个多项分类型变量在各分类间的实际观测次数与理论次数是否一致,其零假设为观测次数与理论次数无差异。组件配置 您可以使用以下任意一种方式,配置卡方拟合性检验组件参数。方式一...

饱和度

车道饱和度=车道的实际交通量/理论通行能力 交叉口饱和度=交叉口所有车道饱和度的最大值 计算逻辑 值域划分 饱和度对应的服务水平等级如下表所示:服务水平 车道饱和度 道路状态 A(-∞,0.6]畅通 B(0.6,0.7]拥挤 C(0.7,0.8]D(0.8,0.9]E(0.9,...

使用HPL测试集群浮点性能

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实例规格族

A:通用规格显示的数值是理论峰值,依赖于共享池中的可用资源,无法保证长时间持续提供。在物理机资源空闲时,可以达到该峰值,但在高负载时性能会有一定回落。独享规格提供的数值是可保障的稳定值。虽然该数值有时可能看起来稍低,但这是...
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