当 Zabbix 服务器的数据收集器进程(poller)的利用率达到 100% 时,这意味着数据收集器无法处理当前的负载。要解决这个问题,你可以考虑修改以下参数: 增加 poller 进程的数量:通过增加 poller 进程的数量,可以增加服务器的
ChatGLM-6B 是基于 GPT-3.5 架构的大型语言模型,它使用了 6B 个参数进行训练。底层算法逻辑基本上遵循 GPT-3.5 的设计原则,主要分为两个部分:Transformer 架构和自回归生成。 Transformer 架构是一种基于自注意力机制
在 LAMP 环境中,Zabbix 的 web 登录端口号不仅仅取决于 Apache 的端口号,还涉及到其他组件的配置。修改 Apache 的端口号仅是其中一步。以下是修改 Zabbix web 登录端口号的一般步骤: 修改 Apache 的端口号: 打开 Ap
在需要长期统计慢查询日志的情况下,可以考虑将慢查询日志收集放在从库上,以减少对主库的影响。以下是一些相关建议: 配置从库慢查询日志:在从库上启用慢查询日志功能,可以通过修改从库的 MySQL 配置文件(my.cnf 或 my.ini
如果您重构了 VMware Horizon 7 云桌面虚拟机的 C 盘,并且希望恢复重构之前的数据,以下是一些可能的解决方法: 备份恢复:如果您有虚拟机的备份,您可以使用备份解决方案来还原虚拟机到重构之前的状态。这将恢复 C 盘上的
评估大语言模型对优化AI应用的价值是确保技术可持续应用的重要一环。以下是一些常见的价值评估指标,可供参考: 业务价值:评估大语言模型在银行业务中的实际价值,例如提升客户服务质量、降低操作成本、增强风险管理能力
对于中小银行来说,建设大型语言模型确实需要一定的资源和前期准备工作。以下是一些可能需要考虑的因素: 硬件资源:大语言模型需要庞大的计算资源来进行训练和推理。您需要考虑购买或配置适当的硬件,如高性能的服务器、G
要快速、低成本、自动化地创建高质量的数据集,用于模型的训练或微调,以满足银行内部某个领域或公共领域的使用需求,可以考虑以下步骤和方法: 定义数据集需求:明确所需数据集的目标、范围和特征。确定数据集的标注要求,包
在使用大模型时,确实存在一些风险和问题,如用户隐私和数据权限、知识产权/版权、消费者权益保护、捏造/失实内容、偏见信息以及大模型使用范围和告知义务等。以下是一些常见的规避这些风险的方法: 用户隐私和数据权限:
在容器云环境中建设和优化GPU资源池时,平台的兼容性和可靠性是非常重要的。下面是保证平台兼容性和可靠性的一些关键措施: GPU驱动和容器运行时的兼容性:确保所选的GPU驱动版本与容器运行时(如Docker、Kubernetes)兼容。
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