NLP与推荐算法

上一篇博文尝试了很多转tflite的方法：1-bazel build 据说这种要下载TensorFlow源码，而非已经通过pip安装的库；2-tflite_convert/toco这俩是一样的，都是命令，可以在终端直接用，不过目前这种方法出现的错误不知道是啥原因，百思不得其解 ；3-其他通过代码直接转的方法，比如tf.contrib.lite.TocoConverter.from_frozen_g...

{"title": "自然语言处理", "content": "自然语言处理是计算机处理人类语言的技术"}{"title": "深度学习", "content": "深度学习是基于神经网络的机器学习方法"},{"title": "深度学习", "content": "深度学习是基于神经网络的机器学习方法"},{"title": "机器学习", "content": "机器学习是人工智能的一个分支"},{"title": "机器学习", "content": "机器学习是人工智能的一个分支"},

在 Elasticsearch 中，你需要为索引定义一个映射，确保字段可以存储 JSON 格式的数据。通常，你可以使用。

sudo apt purge nvidia-* libnvidia-* # 清除所有 NVIDIA 驱动及库文件。，但系统中可能存在另一个版本的驱动库文件（如 570.124），导致版本冲突。：部分系统需禁用 Secure Boot 才能加载 NVIDIA 驱动。：若在 Docker 中报错，检查容器内驱动版本是否与宿主机一致。：系统中安装了多个版本的 NVIDIA 驱动，导致版本冲突。：系统内核升级后，NVIDIA 驱动未重新编译适配。：更新驱动后未重启系统，旧版本的内核模块仍在运行。

cuda 安装不了就直接：apt install nvidia-cuda-toolkit。然而还是出bug了，还是没有那个so文件。忘了，原文还有以下：类似的。四、安装nvcc即CUDA。

是 vLLM 提供的命令行工具，用于快速部署兼容 OpenAI API 的 HTTP 服务器。是 vLLM 中简洁的命令行接口，用于快速启动 API 服务。指定模型路径或 Hugging Face Hub 模型名称（如。信任远程代码（加载需要自定义代码的模型，如某些社区模型）。张量并行 GPU 数量（多卡推理时设置为 GPU 数量）。SSL 私钥文件路径（启用 HTTPS）。确认模型路径正确（本地模型需绝对路径）禁用性能统计日志（减少日志输出）。禁用请求日志（减少日志输出）。GPU 显存利用率（默认。

建议根据硬件配置（GPU 型号、显存大小）逐步优化关键参数（如批处理大小和显存利用率）。vLLM 是一个针对大语言模型（LLMs）优化的高效推理和服务库。生成的最大 token 数量（上下文长度 + 生成长度需小于模型限制）。输入文件路径，支持格式：每行一个提示文本，或 JSON 列表（如。GPU 显存利用率（0~1，默认 0.9，调整以避免 OOM）。GPU 张量并行数量（多卡推理时设置为 GPU 数量）。加载需要自定义代码的模型（如某些社区模型）。生成随机性（0=确定性，1=高随机）。

语音数据是个初级问题，是为后续处理的第一步，后续可能语音识别，降噪，声纹复刻等等。

这个错误表明在编译pyaudio时缺少 PortAudio 开发库。

CosyVoice 2.0 是一款全新升级的多语言语音生成模型，相较于 1.0 版本，它在准确性、稳定性、速度和语音生成能力上都有显著提升。

textvskeywordtext用于分词搜索，keyword用于精确值（如聚合、过滤）。子字段.keyword：Elasticsearch 自动为text字段生成（无需额外配置）。性能优化：在filter中使用term或terms避免评分开销。根据需求选择合适的查询类型！

在 Linux 系统中，以安装包的方式安装 FFmpeg 并设定其环境变量可以按照以下步骤操作。以下步骤以 Ubuntu 系统为例，其他 Linux 发行版步骤会稍有不同。

登录容器：使用 < div class=“login-container”> 作为登录表单的容器，包含标题 < h2>、表单 < form> 和错误提示 < div id=“error-message”>。全局样式：设置 box-sizing 为 border-box，确保所有元素的宽度和高度包含内边距和边框。整体结构：使用 < html>、< head> 和 < body> 标签构建基本的 HTML 结构。登录容器样式：设置登录容器的背景颜色、圆角、阴影和动画效果，使其具有立体感和动画过渡。

无论是json数据还是string/varchar 类型数据，其长度都不能超过65536，这是根本，不像ES的text类型数据一样，可以无限长。类型，则无需通过编码或分块即可直接存储二进制数据。（例如 128 位的二进制哈希值），而非通用二进制数据（如文件、压缩流等）。：用于表示二进制向量（如哈希、二进制量化后的特征），不能存储任意二进制数据。：只能通过向量相似度搜索访问，无法直接按二进制内容检索。将二进制数据转换为 Base64 字符串，存入。是唯一直接支持二进制数据的类型，但它。

视频风格化是指将视频内容转换为特定艺术风格（如油画、水彩、卡通等）的技术。将视频拆解为单帧图像，对每帧应用图像风格迁移算法，最后重新合成视频。通过光流（Optical Flow）或时序约束保持帧间连贯性。# 模型代码需自行实现或从开源库获取，此处为伪代码。# 加载预训练风格迁移模型（示例：AdaIN）# 伪代码：使用RAFT计算光流并约束相邻帧。frame1 = ... # 当前帧。frame2 = ... # 下一帧。# 在风格迁移损失函数中加入光流约束。使用更快的风格迁移模型（如。

环境准备：安装必要的库，如 PyTorch、torchvision、opencv-python 等。数据准备：准备人脸图像数据。模型加载：加载预训练的风格化模型。图像预处理：对输入的人脸图像进行预处理，使其符合模型输入要求。风格化处理：将预处理后的图像输入模型，得到风格化后的图像。结果可视化：显示或保存风格化后的图像。

在 Elasticsearch 中，refresh操作的作用是让最近写入的数据可以被搜索到。以下为你介绍几种常见的执行refresh。

确保原机器与目标服务器的操作系统和架构（如Linux/macOS/Windows、64位）一致。# 输出示例：/home/user/anaconda3/envs/myenv。# 解压到 Conda 环境目录（例如 ~/anaconda3/envs/）通过上述任一方法，即可在无网络环境中迁移Conda环境。：将整个环境目录打包成压缩文件，迁移后直接解压使用，无需网络依赖。：直接复制Conda环境文件夹到目标服务器，手动激活。# 导出环境包列表（假设环境名为 myenv）# 创建环境（指定离线包路径）

在 Elasticsearch（ES）集群中进行搜索时，你可以使用不同的搜索方式，下面为你介绍几种常见搜索场景下的请求体（body）数据示例。假设你使用的是 Elasticsearch 的 RESTful API，并且通过 HTTP 请求来执行搜索操作。

【代码】ES检索elasticsearch实现python库方法。

在没有网络的情况下，将一台服务器的pip。

**权限**：执行删除操作需要有足够的权限。如果 Elasticsearch 配置了安全插件，可能需要提供用户名和密码。- **不可逆**：删除操作是不可逆的，删除后索引及其数据将无法恢复。在执行删除操作之前，请确保已经备份了重要数据。- `<node-ip|hostname>`：Elasticsearch 节点的 IP 地址或主机名。- **集群环境**：在集群环境中，删除索引的操作会广播到所有节点。- `<index-name>`：要删除的索引名称。

是一个 Linux 内核参数，用于控制一个进程可以拥有的最大内存映射区域数量。Elasticsearch 使用内存映射（mmap）来高效地访问索引文件，因此需要较高的。根据你的日志信息，Elasticsearch 在启动时遇到了一个关键问题，导致它无法正常运行。如果你使用的是 Ansible 或其他配置管理工具，可以通过。参数后，需要确保更改生效。在某些系统中，你可以创建一个专门的配置文件来设置。如果你希望更改在系统启动时自动生效，可以编辑。为了使更改永久生效，你需要编辑。为了使更改永久生效，你需要编辑。

在使用 SSH（Secure Shell）连接到远程服务器时，如果服务器使用了非默认端口（默认端口为22），可以通过在命令中指定端口号来完成登录。SSH 带端口登录的基本命令格式如下：bash复制。

使用密钥对登录服务器时，可以通过scp命令安全地传输文件。以下是使用密钥对进行scp。

bin/bash# 检查 Elasticsearch 是否运行，如果未运行则启动if!thenficrontab -e# 添加以下内容，每分钟检查一次虽然 Elasticsearch 本身没有“开机重启”的设置，但可以通过以下方式实现类似功能：使用systemd服务管理工具（适用于 Linux 系统）。使用 Docker 的restart策略（适用于容器化部署）。使用 Kubernetes 的（适用于集群化部署）。编写自定义脚本并结合定时任务。根据你的部署环境选择合适的方式即可。

如果需要存储大段文本且不需要精确匹配，建议将字段类型改为text。如果需要精确匹配和全文检索，可以使用多字段映射。如果字段内容长度偶尔超过限制，可以使用参数。如果字段内容长度经常超过限制，建议重新设计数据模型，例如分割字段内容。根据实际需求选择合适的解决方案。

从 Elasticsearch 6.x 开始，文档类型逐渐被废弃，到 8.x 版本时，文档类型已经完全移除。你可以直接将数据写入到索引中，并在查询时直接对索引进行操作。如果你之前使用的是旧版本的 Elasticsearch，并且依赖于文档类型，建议在迁移到 8.x 时重新设计数据模型以适应新的无类型架构。Elasticsearch 已经移除了对文档类型的强制要求，所有文档直接存储在索引中，不再需要指定类型。在 Elasticsearch 8.x 中，你只需指定索引名称，而不需要指定文档类型。

如果之前 systemctl enable firewalld过，就还需要systemctl disable firewalld，关闭开机自启动。不要设置上述防火墙。jvm文件(顶格写，不要空格)

定义一个带有蒸馏损失的自定义模型，继承自T5ForConditionalGeneration，这样可以利用现有的结构，同时添加蒸馏相关的层和损失计算。\n\n训练部分，我会设置一个Trainer，使用适合的训练参数，如学习率、批次大小和训练轮数。\n\n评估部分，使用BLEU分数来衡量生成文本的质量，这可以通过一个自定义的计算BLEU分数的方法实现。\n\n总的来说，我需要提供一个结构清、易于理解和修改的代码示例，帮助用户快速上手法律领域的模型蒸，同时考虑到他们可能的技术背景和潜在需求。

n\n---\n\n### **步骤说明**\n1. **数据准备**：准备法律领域的文本数据（如合同条款、法律文书等），并标注类别（如合同类型、法律条款分类等）。\n2. **加载预训练模型**：加载通用的大模型（如BERT）作为教师模型。\n3. **定义学生模型**：选择一个较小的模型（如DistilBERT）作为学生模型。\n4. **蒸馏训练**：通过知识蒸馏技术，将教师模型的知识迁移到学生模型。\n5. **模型评估**：在法律领域数据上评估学生模型的性能。实际应用时需根据数据和任务调整。

方案2：要将一个通用的大模型（如DeepSeek R1）蒸馏成一个专注于法律领域的模型，通常需要以下步骤：数据准备、模型微调、知识蒸馏和评估。以下是一个简化的代码示例，展示了如何使用Hugging Face的`transformers`库来实现这一过程。方案1：以下是一个基于PyTorch和Hugging Face Transformers库的法律领域模型蒸馏的简化代码示例。

如果你使用启动服务，可以在中自定义网络，指定所需的网段。修改 Docker 默认网桥的网段可以通过编辑并设置bip实现。在中可以通过自定义网络并指定subnet来使用其他网段。这些操作与 Docker 网桥有关，修改后需重启 Docker 或重新启动服务。通过这些步骤，你可以将 Docker 服务的网段从172.18改为其他网段。

如果网络已经存在，添加配置。如果网络不存在，让 Docker Compose 自动创建网络。使用检查现有网络。

docker restart <容器名称或容器ID>重启 Docker 服务：根据操作系统使用相应的命令docker-compose安装启动，方法。wget https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.0.2/milvus-cluster-docker-compose.yml-优快云博客。

代码如下：limit=3curl命令；-d '{}'curl命令2：-d '{"data": [],"limit": 3}'

k8s 环境配置原来内容：network:version: 2ethernets:eth0:match:mtu: 0。

Literal 是在 Python 3.8 中引入的，因此在 Python 3.7 中直接导入会引发 ImportError。2. 使用 typing_extensions 包： 安装 typing_extensions 包，它提供了对新类型提示的向后兼容性支持。1. 升级 Python 版本： 升级到 Python 3.8 或更高版本，这样可以直接使用 Literal。背景：py37版本引入报错，据说是38版本才有的，因而报错，需要安装扩展包才能解决。确保你的代码在修改后能够正常运行，不再出现导入错误。

`re.findall(r'[\u4e00-\u9fa5]', content)` 返回字符串中所有中文字符的列表，`len()` 函数计算列表的长度，即中文字符的数量。- `re.findall(r'[a-zA-Z]', content)` 返回字符串中所有英文字母的列表，`len()` 函数计算列表的长度，即英文字符的数量。print(is_english_or_chinese(content3)) # 输出: Mixed (English and Chinese)

如果字符串既不是纯英文也不是纯中文，返回 `"Neither English nor Chinese"`。- `[a-zA-Z\s]` 表示匹配任意英文字母（大小写）或空白字符（空格、制表符等）。- `[\u4e00-\u9fa5]` 表示匹配任意中文字符。- 如果字符串是纯英文，返回 `"English"`。- 如果字符串是纯中文，返回 `"Chinese"`。- `^` 和 `$` 分别表示字符串的开始和结束。- `+` 表示前面的字符可以出现一次或多次。- `\s` 表示匹配空白字符。