企业选择运维平台解决方案需考虑可扩展性、开放性和快速构建能力，平台发展方向包括监控、服务管理、操作管控、运维分析和配置管理等。选型需注重平台是否遵循主流技术发展方向，扩展性、开放性和对特定场景的定制支持程度。预计行业运维平台建设方向将扩展至场景建设。...(more)

自动化运维在金融企业中广泛应用，包括资源配置信息采集、基础设施自动化运维、角色工具箱和专项工作台等方面。实践中需要考虑数据采集、ITSM结合和权限安全管理。未来，自动化运维平台将与AI技术融合，创新更多场景。...(more)

GPU虚拟化和共享需求迫在眉睫，PCIe直通、SR-IOV、MPT等方案可实现GPU设备虚拟化，vGPU、MIG、MPS、rCUDA等方案可实现GPU虚拟化和共享，MIG支持裸机和容器，GPU算力池化可解决GPU使用效率低和弹性扩展差的问题，算力隔离、故障隔离是关键，API转发的多任务GPU时间分片的实现模式相对...(more)

本文探讨了如何构建高效的资源配置策略以支持大型模型项目，需要综合考虑多个方面，包括明确目标和需求、全面资源评估、动态资源调配、强化项目管理能力和持续优化改进等。同时，建议从企业战略高度和实施两个方向考虑项目的投入和产出，采取模型压缩与优化、减少开发成本、合作...(more)

GPT是一种预训练语言模型，可用于自然语言处理任务。它采用生成式预训练和判别式任务微调的方法，使得模型搭建更简单。适配不同任务的输入形式是一个问题，但通过增加应用层级的网络和有监督微调，可以解决。使用huggingface的模型调用和微调也变得更加简单。...(more)

本文介绍了基于BERT的自然语言处理中的任务和实现方法，包括文本分类、问答系统、命名实体识别和预训练任务等。通过对文本进行编码和向量化，可以实现各种任务的分类和预测。

BERT是一种预训练语言模型，可用于多种NLP任务，包括文本蕴含、文本匹配、问答选择等。其训练数据经过Mask和拼接，主要分为input embedding、BERT模型和下游任务三个部分。

WEKA是一种软件解决方案，可实现可共享、可扩展的分布式文件系统存储。WEKA文件系统(WekaFS™)以其纯软件方法重新定义了存储解决方案，与标准AMD或Intelx86服务器和NVMeSSD兼容。它消除了对专用硬件的需求，从而可以轻松集成技术进步，而无需进行破坏性升级。WekaFS通过消除性能...(more)

保险业可通过试点应用逐步推广大模型，建议采用在线调用LLMAPI为主、私有部署为辅的通用大模型方案，重点关注智慧办公、智能客服、代码生成和企业知识库等场景。选型时可参考SuperCLUE的中文大模型基准报告，综合考虑部署方式、大模型特点和优势，针对实际业务需求进行模型选型...(more)

本文介绍了JupyterNotebook插件ipython-ngql，可以更便捷地操作NebulaGraph图数据库，并支持Notebook内的返回结果可视化。通过%ngql和%%ngql指令进行单行和多行查询，再接上%ng_draw指令就可以画出返回结果。同时还支持高阶用法，如操作查询结果为pandasDF、返回原始ResultSet、...(more)