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重点:在linux环境下,使用transformer调用Qwen-1_8B-Chat模型
重点:使用gradio,构建Qwen-1_8B-Chat模型的测试界面
重点:使用modelscope api调用Qwen-1_8B-Chat模型,实现非流式/流式输出
开源模型应用落地-qwen模型小试-调用qwen1.5新模型-进阶篇(六)
重点:Qwen1.5系列模型的新特性及使用方式
开源模型应用落地-qwen模型小试-调用Lora模型-进阶篇(七)
重点:调用微调后的qwen-7b-chat模型
开源模型应用落地-qwen模型小试-合并Lora模型-进阶篇(八)
重点:将qwen-7b-chat基座模型与Lora模型进行合并
开源模型应用落地-qwen模型小试-Zero/One/Few Shot-进阶篇(九)
重点:深入理解Zero/One/Few-Shot,让模型可以更好地处理新任务
重点:在windows环境下,使用transformer调用Baichun-7B模型
重点:在windows环境下,使用transformer设置模型参数/System Prompt/历史对话
重点:在linux环境下,使用transformer设置模型参数/System Prompt/历史对话
重点:调用KnowLM模型,实现知识抽取
重点:优化模型参数,提高知识提取效率和质量
重点:Milvus Lite向量数据库的基本使用
重点:Milvus Lite向量数据库的进阶使用
开源模型应用落地-qwen-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势(一)
重点:qwen-7b-chat集成vllm
开源模型应用落地-qwen-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势(二)
重点:gunicorn+flask构建AI服务
开源模型应用落地-qwen-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势(三)
重点:supervisor提升服务的稳定性
开源模型应用落地-qwen-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势(四)
重点:鉴权和限流提升AI服务的安全性和稳定性
开源模型应用落地-qwen-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势(五)
重点:定时任务处理隐藏盲点
开源模型应用落地-qwen-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势(六)
重点:改变模型自我认知
开源模型应用落地-qwen-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势(七)
重点:AI服务性能优化
开源模型应用落地-qwen1.5-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势(八)
重点:qwen1.5-7b-chat集成vllm
开源模型应用落地-qwen1.5-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势(九)
重点:qwen1.5-7b-chat集成vllm,构建与OpenAI-API兼容的API服务
重点:使用HttpURLConnection/OkHttp/HttpClient多种方式调用AI服务
重点:使用Netty库快速构建WebSocket服务,实现客户端与AI服务交互
重点:spring boot集成netty服务,实现用户界面交互
重点:构建websocket身份校验机制,避免无效连接
重点:构建websocket心跳机制,及时释放一些无效的连接
重点:使用线程池提升处理效率
重点:使用Redis队列和分布式锁实现请求排队
重点:使用SLB实现AI服务水平扩容
自我介绍一下,小编13年上海交大毕业,曾经在小公司待过,也去过华为、OPPO等大厂,18年进入阿里一直到现在。
深知大多数网络安全工程师,想要提升技能,往往是自己摸索成长,但自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!
因此收集整理了一份《2024年网络安全全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。
既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,基本涵盖了95%以上网络安全知识点,真正体系化!
由于文件比较大,这里只是将部分目录大纲截图出来,每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频,并且后续会持续更新
如果你觉得这些内容对你有帮助,可以添加VX:vip204888 (备注网络安全获取)
这个方向初期比较容易入门一些,掌握一些基本技术,拿起各种现成的工具就可以开黑了。不过,要想从脚本小子变成黑客大神,这个方向越往后,需要学习和掌握的东西就会越来越多以下是网络渗透需要学习的内容:
一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远。不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎扫码加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!
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