AIGC大模型技術架構 在當今的人工智能領域，AIGC（AI Generated Content）大模型已成為研究的熱點。隨着技術的發展，這些大模型所需的架構支持也變得越來越複雜。本篇博文將詳細探討“AIGC大模型技術架構”的解決方案，包括其背景、技術原理、架構分析、源碼分析、性能優化以及擴展討論。 背景描述 隨着生成式AI的迅速崛起，AIGC大模型開始在內容創作、對話生成等
在這篇博文中，我想分享關於“llama的實現”的一些經驗。這包括背景描述、技術原理、架構解析、源碼分析、性能優化等部分，所有這些構成了llama實現的一個全面框架。 在背景部分，我們首先明確時間線。這一實現的起源可以追溯到2022年，隨着自然語言處理技術的迅速發展，我的團隊決定着手研究 llama 這一新興模型。這個模型的一個重要目標是能夠在相對較小的計算資源下實現高效的語言理解和生
docker ollama gpu centos7 是一個關於如何在 CentOS 7 上使用 Docker 容器化 Ollama 與 GPU 結合的實現和優化問題。在本文中，我將詳細記錄解決這一問題的過程，包括版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南，以及性能優化。 版本對比 在實施項目之前，我們首先需要了解不同版本之間的兼容性分析。以下是項目中使用的主要版本演進史的
在本文中，我們將探討如何設置 ollama 以使用 GPU 進行推理。隨着人工智能模型的日益複雜，利用 GPU 的高速處理能力，使得推理過程得到顯著的加速，這也成為了當前技術環境中一個重要的課題。 問題背景 在開發和部署機器學習模型的過程中，尤其是需要實時推理的場景，單純使用 CPU 已經無法滿足性能要求。隨着深度學習框架的發展，許多開發者希望通過 GPU 來提升推理效率，使得複
