不然每次使用模型之前都需要先训练模型,对于data hungry的神经网络来说,视数据多寡和精度要求高低,训练一次的时间从几分钟到数百个小时不等,这是任何人都耗不起的。把训练好的模型保存下来,当需要使用它的时候,只需要加载就行了。 现在需要考虑的一个问题是,保存模型的时候,我们到底要保存哪些东西? 之前有提到,可...
将lm_head中的权重参数(即weight字段)绑定到transformer中wte的权重参数上(权重绑定,减少模型参数,详见《Using the Output Embedding to Improve Language Models》); init_rng:初始化为随机torch.Generator类,并设置随机数种子为42; 调用_init_weights初始模型各个网络层权重: 如果是Linear层,则通过init_rng初始化为...
通常,这些网络应用根据其结构原理可以被大致划分为两大类:C/S(Client/Server)模型和P2P(Peer-to-Peer)模型。 image C/S(Client/Server)模型:客户机与服务器的经典架构 C/S模型,即客户机/服务器模型,是最为经典和常见的网络应用模型之一。在这个模型中,服务器(Server)是网络中的主导节点,它始终在线并准备好响...
在OpenCV3.3版本发布中把DNN模块从扩展模块移到了OpenCV正式发布模块中,DNN模块最早来自Tiny-dnn,可以加载预先训练好的Caffe模型数据,后来OpenCV近一步扩展支持主流的深度学习框架模型数据的加载,常见的有如下:Caffe,TensorFlow,Torch/PyTorch 。OpenCV中DNN模块已经支持了下面这些经典的神经网络模块: AlexNet GoogLeNet v1 ...
解析:TCP/IP的网络层向上只提供简单灵活的、无连接的、尽最大努力交付的数据报服务。此外考察IP首部,如果是面向连接的,则应有用于建立连接的字段,但是没有;如果提供可靠的服务,则至少应有序号和校验和两个字段,但是IP分组头中也没有(IP首部中只是首部校验和)。因此网络层提供的无连接不可靠的数据服务。有连接可靠...
如果想在普通消费类硬件上运行7 Billion(70 亿)个参数的模型,就必须使用量化模型。 量化格式:GGML/GGUF 和 GPTQ 回顾一下,LLM 是具有高精度权重张量的大型神经网络。将整个模型加载到内存中(这就是为什么需要 RAM!),计算机将单词转换为数字,分析神经网络并提供结果。为了克服硬件限制,需要量化(减少)模型权重,牺...
基于TCP/IP协议的C/S模型 TCP/IP协议 全称——Transmission Control Protocol / Internet Protocol 重要性——TCP/IP协议是今天互联网的基石,没有这个就上不了网 概念——TCP/IP协议族(簇,组,体系),并不是TCP协议和IP协议的总称,指的是整个网络传输体系。而TCP协议和IP协议就是单单的两个协议。
首先我们定义三个变量,用来模拟需要保存的模型参数: import tensorflow as tf #在tensorflow中变量都有trainable参数,默认为True w1 = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[2,3]), name='w1',trainable=False) #将w1设置为不参与训练更新 w2 = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[3,2]), name='w2') ...
1. 认证终端向网络认证设备发起网络接入请求(通常会携带账号,密码等认证信息)。 2. 网络认证设备将收到的认证信息通过标准的AAA协议(如Radius)向认证服务器发起认证。 3. 认证服务器向数据源服务器发起账号/密码等校验。 4. 数据源服务器将校验结果通知认证服务器,认证服务器将认证结果通知认证设备。
基于消息队列的微服务架构是全异步通信模式的一种设计,各个组件之间没有直接的耦合关系,也不存在服务接口与服务调用的说法,服务之间通过消息来实现彼此的通信与业务流程的驱动,从这点来看,基于消息队列的微服务架构非常接近Actor模型。实际上,分布式的Actor模型也可以算作一种微服务架构,并且在微服务概念产生之前就已经存在...