文章以面試問答形式介紹大模型分布式訓(xùn)練核心技術(shù)，包括數(shù)據(jù)并行(DP)、流水線并行(PP)、張量并行(TP)和ZeRO優(yōu)化策略。詳細(xì)解析各并行方式原理、適用場景及疊加條件(3D并行)，分析多機(jī)多卡環(huán)境下的技術(shù)挑戰(zhàn)與顯存限制解決方案，為LLM訓(xùn)練提供全面…

第一章：災(zāi)情突襲如何快速響應(yīng)？，Open-AutoGLM智能調(diào)度系統(tǒng)全流程拆解當(dāng)突發(fā)災(zāi)情導(dǎo)致通信中斷、資源調(diào)配失序時(shí)，應(yīng)急響應(yīng)的每一秒都至關(guān)重要。Open-AutoGLM 智能調(diào)度系統(tǒng)通過融合大語言模型與自動(dòng)化決策引擎，實(shí)現(xiàn)從災(zāi)情識…

大家好，我叫李華一名10年的資深程序員，在經(jīng)歷了10多年傳統(tǒng)軟件開發(fā)工作后，在35歲時(shí)毅然決定投身到大模型這一新興領(lǐng)域。我的故事希望能為那些正在考慮職業(yè)轉(zhuǎn)型的技術(shù)人員提供一些啟示。 1. 為什么選擇在35歲轉(zhuǎn)行 隨著年齡的增長，…

本文提出大語言模型(LLM)與機(jī)器人系統(tǒng)融合的安全與安保統(tǒng)一框架，包含結(jié)構(gòu)化Prompt組裝、狀態(tài)管理和安全驗(yàn)證三大模塊。該框架有效抵御顯性惡意注入(OMI)和目標(biāo)劫持注入(GHI)兩類攻擊，實(shí)驗(yàn)表明在混合障礙物環(huán)境下任務(wù)性能提升325%，攻擊檢測率從…

檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)通過將LLM與外部知識庫動(dòng)態(tài)連接，使其在生成答案前能"查閱"相關(guān)資料，提升回答的準(zhǔn)確性、時(shí)效性和可信度。該技術(shù)將文檔分解為文本塊并轉(zhuǎn)換為向量存儲，通過智能檢索獲取相關(guān)信息&#xf…

Powershell一般初始化情況下都會(huì)禁止腳本執(zhí)行。腳本能否執(zhí)行取決于Powershell的執(zhí)行策略。 只有管理員才有權(quán)限更改這個(gè)策略。非管理員會(huì)報(bào)錯(cuò)。 通過 Get-ExecutionPolicy，用戶可以快速檢查當(dāng)前有效的策略（如 Restri…

在建筑行業(yè)蓬勃發(fā)展的今天，一批堅(jiān)守質(zhì)量底線的防塵網(wǎng)生產(chǎn)企業(yè)正默默守護(hù)著我們的施工安全與環(huán)境安全。在建筑工地、礦山廠區(qū)、物流堆場，一張張防塵網(wǎng)構(gòu)筑起一道道環(huán)保防線。面對市場上琳瑯滿目的防塵網(wǎng)產(chǎn)品，如何選擇…

本文基于2025年行業(yè)公開數(shù)據(jù)及中國物流與采購聯(lián)合會(huì)、山東省家庭服務(wù)業(yè)協(xié)會(huì)等機(jī)構(gòu)發(fā)布的報(bào)告信息，結(jié)合推薦對象參考內(nèi)容，從服務(wù)專業(yè)性、市場口碑、保障體系及運(yùn)營穩(wěn)定性等多維度進(jìn)行篩選，最終確定1個(gè)推薦對象，旨在…