评估微调后的大模型在实际业务中的效果,通常会考虑以下几个性能指标:1. 准确率(Accuracy):衡量模型正确预测的样本占总样本的比例。这是最直观的性能指标,但有时候模型的复杂度和过拟合可能会影响准确率的评估。2. 精度(Prec
大模型对数据存储资源的需求非常高,主要体现在以下几个方面:相同之处:1. 存储容量需求大:无论是哪种类型的大模型,都需要存储大量的数据,包括训练数据、模型参数等。2. 高性能存储需求:大模型的训练和推理需要高速读写存储器
如何构建高效的资源配置策略以支持大型模型项目?一、资源评估在开始构建资源配置策略之前,首先需要对现有的资源进行全面的评估。这包括评估硬件资源(如计算能力、存储空间、网络带宽等)和软件资源(如各类软件许可证、工具
企业大模型微调项目落地实施的关键岗位角色及职责一、项目经理职责:1. 负责项目的整体规划、实施路径和资源协调。2. 制定项目计划,并确保项目按计划进行。3. 监控项目进度,解决项目中的问题和风险。4. 负责团队成员的分
兄弟,一个问题内含N个问题,每个问题都可以拿出来单独聊了,厉害。汽车制造业的核心业务系统不少,又分商用车和乘用车,也可以从能源车和燃油车之分,所以我觉得还是可以私聊,太多了篇幅。数据库一般不会固定,结构化、非结构化的
zabbix虽然是一个开源产品,但是其本身对容器的监控说实话没有prometheus好,比较适合主机、网络、存储等常规的环境监控。
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目前我们已经开始切换到MariaDB,其实用mysql5.7还是8,需要看一下你的zabbix版本的。
个人觉得分布式存储在将来一定有其发展的空间,而且很大。比如大数据的应用场景、物联网的应用场景、车联网的应用场景等。毕竟这些场景内的数据多为琐碎的、海量的,非结构化的居多。而且分布式支持很好的弹性扩展和低成
这个问题其实还是还发散的,要框定不同的场景来说。集中式存储和分布式存储都可以适用容器云平台的建设需求。那么哪些场景适合分布式?哪些适合集中存储,各人见解不同。结合自己的理解,我觉得:1.容器平台自身建议还是分布式
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