笑死人

 爆笑,世界上最搞笑的笑话!
爆笑,世界上最搞笑的笑话!
小利斯神特别推荐
1、传说,世界上最冷的笑话有两个,其中有一个是小利斯神写的。小利斯神把这则笑话写在一张红色的纸上,装进一个矿泉水瓶子里,密封好,扔进门前的小河里。一年以后,一个探险家在南极大陆的冰山下看到一个瓶子,他冒着极大的危险把它打捞上来,发现里面有一张纸条,看到上面写着一句话,他把它命名为世界上最冷的笑话。上面写的是,“请把我送给下一个笨蛋。”
 
2、Mm:老师,我有心脏病,申请不参加军训。
辅导员:你有校医院的证明吗?
Mm:……这还要证明?
辅导员:当然!除了肉眼能判断的外伤,其他的都要证明。
Mm:好吧,我头发分叉。
 
3、学校请来区里的专家给学生上性知识讲座,结果专家扯了一下午计划生育工作进展,最后为了增加趣味性捎带提到女娲造人的传说,他问道:谁知道女娲为什么要用黄土造人?台下无人响应,专家有点尴尬,就点了他面前的一个女生回答,女生小声说:是不是她不知道怎么造人?专家启发道:那她为什么不知道怎么造人呢?女生答:是不是因为听了您的讲座?
 
4、小明上小学一年级,总是分不清声母和韵母,老师考他:“耶”和“华”的声母是哪个?小明答:“生母”玛丽亚。
 
5、小倩去见素未谋面的网友,屡次强调两人是特别纯洁的友谊。出门半小时后小倩突然折返,小美问她为什么,小倩说:人家忘了换新内裤了。
 
6、玄奘西行前问菩萨:佛祖相貌何如?菩萨笑曰:佛无常相,但若有“面如满月、光头阔口、身材丰盈、手持法宝”者,必定是佛祖显圣。玄奘默默记下了,到天竺后,四处寻找有如上特征的人,果真让他找到一个,玄奘激动地上前执掌躬身道:请问尊驾可是如来佛祖?对方说:
私はドラえもんだ!(我是机器猫!)
 
7、某高校斥巨资把西南门修缮一新,意欲建设成学校的标志性建筑。在命名商讨会上校长发言说:“既然是西南门,不如就取一个‘未’字,既暗合了十二地支方位,又很雅致。”与会者赞叹鼓掌,校长对自己的才智表现很满意。副校长也不甘落后,赶紧说:“我校向来以交通专业见长,不如再取一个‘佑’字,即暗合了詹天佑的名氏,又有保佑祝福之意。”与会者赞叹鼓掌,副校长对自己的才智表现也很满意。学校教务处刘主任心中着急,唯恐得不到重视赶紧说道:“不如再取一个‘新’字,既突出了是新校门,又有欣欣向荣之意,还很有时代感!”刘主任与会者热烈鼓掌,对自己的才智表现非常满意。一个月后新校门建成了,匾额上书四个磅礴金字:《新佑未门》(聪明的一休里的武士)
 
8、小蚯蚓带同学去家里玩,席间同学忍不住问道:叔叔,您这一身伤疤是怎么弄的?还一圈一圈的?气氛顿时凝固,蚯蚓爸爸叹息不语。同学自知说错话了,赶紧转移话题:叔叔您喜欢足球吗?
 
9.一天乌龟在河里洗澡,癞蛤蟆在一旁看。乌龟发现后说:你没见过俺这么美的么?你看你那俩眼珠子都快瞪出来了!癞蛤蟆:妹子!别逗我了,没看见哥看的都起一身鸡皮疙瘩么?。。。
 
10.今天,下班和同事一起去吃饭,我俩点了一盘辣椒炒鸡蛋,发现里面有根头发,然后同事就用筷子夹起头发,大喊,老板~~你看看这是什么?老板一看,哦了一声~就喊到,来呀!给这位小姐换双筷子
 
11.走在拥挤的街上背后忽然响起急促霸道的鸣笛声,还没反应过来,一辆别克商用车就撞上了我的肩膀;我没发火,只是轻轻的拿出钥匙,在它前进的过程中从头到尾的划了道优美的弧线~
 
中国网络第一名牌-小利斯神王牌!
 
 希望之光,在空中闪耀;
 一颗小星,照亮天上路;
 它跨过整个大地,开展新的黎明;
 这全都因为小利斯神的诞生!
 

### 提升 LlamaFactory 推理性能的优化方法 为了有效提升 LlamaFactory 的推理性能,可以采用多种策略和技术手段来实现更高的效率和更低的成本。以下是具体的优化方案: #### 1. 使用滚动批量(Rolling Batch)技术 通过引入 **Rolling Batch** 技术可以在 Amazon SageMaker 平台上显著改善推理延迟和吞吐量的表现。这种方法允许动态调整批次大小并实时管理请求队列,从而充分利用硬件资源[^1]。 ```python from sagemaker.serverless import ServerlessInferenceConfig from vllm import SamplingParams, LLM # 初始化vLLM框架下的LLM实例 model = LLM(model="path/to/your/model") # 设置采样参数以适应不同场景需求 sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8) def handler(event, context): # 处理输入数据流并与模型交互 outputs = model.generate([event['input']], sampling_params=sampling_params) return {"output": str(outputs)} ``` 此代码片段展示了如何基于 `vLLM` 框架构建高效的推理服务架构。 #### 2. 前端可视化改进助力调试与监控 针对前端界面进行优化设计能够帮助开发者快速定位瓶颈所在,并验证各项调优措施的效果。例如,在 LLaMA Factory 中增加清晰的状态指示器以及详细的日志记录功能有助于理解整个推理流程中的耗时分布情况[^2]。 #### 3. 利用专门的大规模语言建模工具链 借助像 Llama Factory 这样的专用平台不仅简化了复杂的工作流程还提供了内置的最佳实践指南用于加速部署进程。特别是当涉及到超参调节或者特定领域适配任务时,这些特性尤为有用[^3]。 综上所述,综合运用上述三种途径——即实施先进的批处理算法、增强用户体验反馈机制以及善加利用现成解决方案——可极大程度缓解当前面临的低效难题。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值