在本文中，我们将以chatglm6b为例详细介绍GPU云主机搭建AI大语言模型的过程，并使用Flask构建前端界面与该模型进行对话。

新版CKA考试已于2020年9月1日正式上线！考试模式：线上考试考试时间：2小时认证有效期：3年软件版本：Kubernetesv1.19重考政策：可接受1次重考经验水平：中級题目数量：17题题库量小：随机的题目重复率极高

1.顺序性是根据参数的id来使其同时投递到统一队列上。//RocketMQ通过MessageQueueSelector中实现的算法来确定消息发送到哪一个队列上//RocketMQ默认提供了两种MessageQueueSelector实现：随机/Hash//当然你可以根据业务实现自己的MessageQueueSelecto

前期项目中,使用了随机生成token代替session的方式来作为前后端安全性校验.但是感觉无法解决token被劫持的情况,所以想了解一下JWT的机制.参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/27722251(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2F)

在算力调度方面，天翼云通过自研的调度系统，协助思必驰DFM2大模型调度GPU、NPU、CPU等异构算力资源，大规模训练上云1个月，可以完成数十亿规模大模型所有阶段训练和效果评估。在训练能力打造方面，天翼云支持多种模型训练方式，不仅可以提升大模型训练平台的数据量，还大幅缩短了训练周期和交付进度。

TVM是一个开源深度学习编译器，可适用于各类CPUs,GPUs及其他专用加速器。它的目标是使得我们能够在任何硬件上优化和运行自己的模型。不同于深度学习框架关注模型生产力，TVM更关注模型在硬件上的性能和效率。本文只简单介绍TVM的编译流程，及如何自动调优自己的模型。更深入了解，可见TVM官方内容：文档:https://tvm.apach

本节我们将用一个简单的例子，来说明对象之间的关联关系，以及FoxnicSQL是如何处理这种关联关系的。首先，我们引入商城下单的简单业务模型，这个模型里面包括了商品、订单、订单明细以及收件人地址，这个模型足够简单，所以很容易分析出他们之间的关联关系。

Rocksdb作为当下nosql中性能的代表被各个存储组件（mysql、tikv、pmdk、bluestore）作为存储引擎底座，其基于LSMtree的核心存储结构（将随机写通过数据结构转化为顺序写）来提供高性能的写吞吐时保证了读性能。同时大量的并发性配置来降低compaction的影响。