人云我亦云

      云计算持续火热,到处都在关注云计算,既然人们都在谈论云计算,我也就“人云亦云”一回,也来谈谈个人看法。
      云计算是一种新的IT产业模式,云计算能把零散的IT资源整合起来,然后弹性输出,按需供给,按量计费,提高IT资源利用率。云计算中心就是一个整合的资源池,不过我个人不太赞同“云计算中心”的说法,我更愿意称之为“云计算网”。因为网络会让每台计算机、每个人既是资源的享用者,也是资源的输出提供者。
      如果把IT能力比作电力,那么现状是"电力"的通用性不强,"电网"尚未建成,"电力"的输送成本太高,"变压器"不给力,"电器"不够多样化…… 所以云计算发展亟待解决的问题就是,制定出通用的、易于输送的IT服务标准,云计算企业能够生产出大量通用的、廉价的易于输送的IT"电力",自然就会引爆"电器"(云计算第三方应用)多样化发展的旋风。
      但现在云计算的状况是各家自备电池或自建电厂,这样的电力成本肯定比用国家电网供电的成本高许多,投资大资源浪费严重,云计算应该扮演国家电网的角色,减少企业投资,降低计算和存储资源的成本,节约资源。云计算用户不需要配置多少本地软硬件资源,由类似工作站的云计算网提供软硬件支撑,呈现给用户的只是交互式的图形用户界面。
      目前国内云计算的发展还不成熟,国外要领先一些,不少公司已经开始提供云计算服务,如亚马逊的EC2、谷歌的Google App Engine以及saleforce等等,国内有阿里云、百度、腾讯、新浪、静水飞云等。

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用群:对大模型技术感兴趣的科研员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
### 腾讯上部署和运行GitHub学术论文代码 #### 准备工作 为了在腾讯平台上成功部署并运行来自GitHub的学术论文项目,需先确保拥有必要的前期准备。这包括但不限于注册腾讯账号、开通所需服务权限以及熟悉基本操作界面。 #### 使用Cloud Studio构建端IDE环境 考虑到便捷性和效率,在腾讯环境中推荐利用Cloud Studio这一在线集成开发工具来简化配置流程[^2]。通过该平台能够快速创建适用于多种编程语言的工作空间,并且内置丰富的依赖库支持,极大地方便了开发者获取最新版本的基础镜像和其他资源包。 #### 获取目标项目的源码副本 前往指定的GitHub仓库页面(例如`mlabonne/llm-course`),点击右上方绿色按钮“Code”,选择HTTPS或者SSH方式克隆整个项目至个账户下的存储位置;亦或是直接下载ZIP压缩文件解压后上传到Cloud Studio内的对应目录下[^1]。 #### 安装依赖项与设置执行路径 进入刚刚建立好的工程结构内部,依据README文档指示逐步完成Python虚拟环境激活、pip install命令安装第三方模块等初始化步骤。对于某些特定框架如Hugging Face Transformers可能还需要额外处理模型权重预加载问题以提高后续实验过程中的稳定性[^3]。 #### 编写启动脚本或调整现有入口函数 针对不同类型的科研成果展示形式——无论是Web应用程序还是单纯的数据分析任务——都需要精心设计好主程序逻辑部分。如果是基于Jupyter Notebook的形式,则只需正常打开对应的ipynb文件按照单元格顺序依次执行即可获得预期效果;而其他情况则建议编写独立.py结尾的小型驱动器负责串联起各个功能组件之间的交互关系。 #### 测试验证最终成果 最后一步便是全面检验整体架构能否稳定运作。可以通过向API接口发送模拟请求的方式测试返回结果是否符合预期,或者是观察可视化图表呈现出来的趋势变化特征来进行定性评估。一旦确认无误就可以考虑对外分享链接地址让更多受益于这项研究带来的价值。 ```bash # 示例:假设当前位于项目根目录下 git clone https://github.com/mlabonne/llm-course.git cd llm-course python3 -m venv env source env/bin/activate pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt ```
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