大数据
-
Llama-Factory 用于大语言模型开发、微调、量化和优化的工具
Llama-Factory 是一个用于大语言模型开发、微调、量化和优化的工具。针对量化部分，它旨在通过精度压缩的方式减少模型大小和推理时间，同时尽可能保持模型的性能。以下是关于 Llama-Factory 量化部分的详细说明和流程： 1. 为什么需要量化？减少模型大小：传统的大模型通常使用 16-bit 或 32-bit 浮点数表示权重，占用大量存储和内存。…
-
llm-course，AI 大模型学习 开源项目
以下是一些关于学习大语言模型（LLM）的开源项目和资源，适合对 AI 大模型感兴趣的学习者。包括课程、开源工具和项目代码。 1. 大语言模型学习课程 (LLM-Course)1.1 Stanford CS324 – Large Language Models简介：斯坦福大学推出的关于大语言模型的课程，内容涵盖模型的基础知识、应用场景、推理优化和社…
-
在区块链系统中，Gas 度量单位机制
在区块链系统中，Gas 是一种度量单位，用来衡量执行某些操作（如交易或智能合约调用）所需的计算工作量。它的目的是防止滥用区块链网络资源，并确保区块链的计算资源不会因恶意或无效的操作而过载。尤其在以太坊等智能合约平台中，Gas 机制是区块链网络运行和交易处理的核心组成部分。 以下是对区块链中的 Gas 机制的深入理解： 1. Gas 的定义 Gas 是一种计算…
-
RabbitMQ 流行的高效可靠开源消息队列系统
RabbitMQ 是一款流行的开源消息队列系统，用于异步通信、任务解耦和流量削峰。它基于 AMQP 协议，支持多种消息模式，如发布/订阅、工作队列和路由。以下是如何利用 RabbitMQ 构建高效可靠的消息队列系统的详细指导。 1. RabbitMQ 的核心概念 2. RabbitMQ 的主要模式 2.1 简单队列模式 生产者直接发送消息到队列，消费者从队列…
-
Spark Executor 内存分配原理机制
Spark Executor 内存分配原理 在 Apache Spark 中，Executor 是运行任务的基本单元，它负责数据存储和任务执行。Executor 的内存分配是影响性能的重要因素，主要由以下几个区域组成： 1. Executor 内存布局 Spark Executor 的内存结构可以分为以下部分： 2. Executor 内存分配计算 公式： …
-
大数据大厂是怎么提升 Impala 查询效率：索引优化大揭秘
Impala 是 Cloudera 提供的分布式 SQL 查询引擎，专为大数据分析设计。为了提升 Impala 的查询效率，大厂会采用一系列优化策略，其中索引优化是关键之一。以下是关于大厂如何提升 Impala 查询效率的详细揭秘，特别是索引优化的部分。 一、Impala 的架构特点 二、提升 Impala 查询效率的整体策略 1. 数据分区优化 分区是提升…
-
RabbitMQ 一个强大的消息队列中间件
RabbitMQ 是一个强大的消息队列中间件，提供了消息发布、路由和消费的灵活功能。深入了解 RabbitMQ 的延迟消息机制以及确保消息队列可靠性的方法，可以帮助开发人员更高效地设计和构建系统。 一、RabbitMQ 延迟消息 1. 什么是延迟消息？ 延迟消息是指发布到消息队列的消息不会立即被消费者消费，而是在指定时间后才被消费。例如： RabbitMQ …
