使用vLLM加速大模型推理 vLLM(Vectorized Large Language Model)是一个高性能的大型语言模型推理库,支持多种模型格式和后端加速,适用于大规模语言模型的推理服务部署 准备环境和资源 可根据资源规模、稳定性、灵活性等要求按需准备轻量计算实例或通用计算资源池,用于快速部署vLLM。
这里以BOSCMD客户端0.5.9版本为例,在开发机上执行以下命令安装BOSCMD工具 Plain Text 复制 1 wget https://doc.bce.baidu.com/bos-optimization/linux-bcecmd-0.5.9.zip #下载 2 unzip linux-bcecmd-0.5.9.zip #解压 3 ln linux-bcecmd-0.5.9/bcecmd
混合检索:多表多路检索 本文面向 SQL 用户,介绍 Doris hybrid_search() 在多表融合检索和模型精排Reranker场景下的用法。 概览 hybrid_search() 支持三类常用模式。
7 8 pathVadRes = mSampleDirPath + File.separator + VAD_MODEL; 9 copyFromAssets(this, true, VAD_MODEL, pathVadRes); 10 11 pathAecRes = mSampleDirPath + File.separator + SpeechConstant.AEC_ALGO_MODEL;
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CLIP 是图文对比学习出来的模型,不是文本检索模型,分数区间与专用文本 embedding 模型(BGE、Qwen3-Embedding 等)不同,阈值不能互相套用。 权重需包含 CLIPModel 与 CLIPProcessor 的完整文件: ClipDualTower 加载整个 CLIP(含图像塔),即使本算子只用文本塔。
这样,您就可以高效及时地打通全部 DRCDN API 接口功能。 该使用方式可用于所有产品,除了 DRCDN,您在集成其他产品的 API 接口时,也可以采用此方式。
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0.6B 相对 model_path 的 embedding 模型目录;也可换 BAAI/bge-m3 等 pooling str 或 None None 取向量的方式:None 取最后一个 token(默认)、 mean 、 weighted_mean ;其它值抛 ValueError valid_texts list[str] 或 None None 参照集原文,适合几十条以内 valid_embeddings_path
Java Springboot Web框架迁移到函数计算 本文将介绍如何将Spring Boot应该迁移部署到函数计算。 环境准备 安装 OpenJDK 1.8.0 及以上运行环境,并确保已安装 Maven。 迁移应用 如果您还没有开通CFC服务,请参考 函数计算 开通;如果您已开通,则可以跳过该步骤。