大模型为什么突然这么火热，根本原因还是人工智能的蓬勃发展，最直接的原因，想必大家都很清楚，那就是ChatGPT的出现，它颠覆了人们对人工智能的认知，它能实现人与机器无障碍沟通，而且可以帮助你解答各种问题，甚至能帮助你写论文、散文、拍短视策划频和诗歌等能力，让人惊呼人工智能...(more)

今天我们来聊一下人工智能生态核心技术——AIGC，即“生成式人工智能”。AI（人工智能）是一门在过去几十年中不断增长其能力和效用的学科。AI驱动的工具正逐渐成为主流，例如改进的语音识别、及时翻译以及令人惊叹不止的图像编辑工具，它们使我们能够根据自定义风格轻松地突出显示...(more)

本文是Redis成本优化系列文章的第3篇，讲述了hashtable的相关优化。一、几个实验hash相关配置before 7.0hash-max-ziplist-entries:512hash-max-ziplist-value:64after 7.0hash-max-listpack-entries 512hash-max-listpack-value 64如下三个场景，hash的内部实现都是hash...(more)

本文是Redis成本优化系列文章的第2篇，这篇篇幅较少，但是是Redis内存优化的重要里程碑。一、2个实验写入1万条hash键值对：key为37字节、1000对field(f0..f99)-value(2字节)版本2.8.243.0.73.2.134.0.145.0.146.0.206.2.157.0.12容量MB995.83995.83776.72461.61461.61461.6146...(more)

做了一阵子的成本优化，一直想整理些文章发出来，由于比较懒且“怂”一直没弄，最近决定还是整理下，本文是该系列文章的第一篇。一、几个实验Redis实验版本(撰写文本的最新版本)：2.8.24、3.0.7、3.2.13、4.0.14、5.0.14、6.0.20、6.2.15、7.0.12，容量MB：去掉了Redis自身的容量。1....(more)

本文根据最近学习心得整理而成，主要阐明如何去设计一个大模型的IT基础设施，文章内容会保持在框架性方法层面，尽量避免具体细节绑定而产生的面向范围狭窄问题。一．前期评估首先，在开始设计之前，你必须明确自己搭建私有化大模型的目的所在，并对可投入的时间和成本有明确估算，确保在...(more)

需求：根据当前客户的生产环境，模拟安装部署Redis的测试环境，方便后续的功能测试。1.准备工作Redis的版本和虚拟主机数量都按照客户的生产环境来准备：Redis版本：3.2.10准备3台虚拟机，具体环境信息为:系统版本主机名IP地址主机内存磁盘空间RHEL6.8test01192.168.1.1214G20GRHEL6....(more)

上一篇关于生成式AI讨论得比较多，这一篇我们聊聊存储以及存储和AI的碰撞。1. 存储新发展概述近两年存储领域最大的里程碑事件应该是闪存赢得过半市场，Gartner连续几个季度的市场分析数据中也多次都确认了这一点，固态存储取代机械硬盘的趋势不可逆转。在这一大背景下，有三个...(more)

前些天在闪存峰会上做了报告演讲，不少朋友希望再聊一聊，因此整理了一下。生成式AI的热潮在短时间内席卷全球，以一种势不可挡的趋势迅速出圈，在某一时间段，似乎出现了“除了IT行业，人人都是AI专家”的盛况。这一轮如火如荼的全民AI热潮迸发至今，业已过半载，待最初的烟花绚烂散去，现...(more)

本文对国内外公司、科研机构等组织开源的LLM进行了全面的整理。LargeLanguageModel(LLM)即大规模语言模型，是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它能够学习到自然语言的语法和语义，从而可以生成人类可读的文本。所谓"语言模型"，就是只用来处理语言文字（或者符号体系）的AI模型...(more)