sparse如何部署
要部署sparse,您可以按照以下步骤进行操作:
安装sparse:您可以通过源代码构建和安装sparse,也可以通过软件包管理器安装。对于大多数Linux发行版,您可以使用以下命令安装sparse:
sudo apt-get install sparse # Ubuntu/Debian sudo yum install sparse # CentOS/RHEL sudo dnf install sparse # Fedora
编译和运行sparse程序:在您的项目目录中,使用sparse编译器来构建您的C语言源代码。例如:
sparse your_program.c
处理警告和错误:编译过程中可能会生成一些警告或错误信息。请根据这些信息修改源代码,以解决这些问题。
运行程序:一旦您的程序成功编译,您可以执行生成的可执行文件。
以上是部署sparse的基本步骤。如果您需要更详细的说明或遇到了问题,请提供更多背景信息,我会尽力帮助您。
技术干货
向量搜索和RAG - 平衡准确性和上下文
Zilliz的开发者倡导者Christy Bergman,拥有丰富的AI/ML经验,最近在非结构化数据聚会上讨论了这些幻觉的影响以及它们如何影响AI系统的推出。
2024-07-26技术干货
如何选择合适的 Embedding 模型
检索增强生成(RAG)是生成式 AI (GenAI)中的一类应用,支持使用自己的数据来增强 LLM 模型(如 ChatGPT)的知识。 RAG 通常会用到三种不同的AI模型,即 Embedding 模型、Rerankear模型以及大语言模型。本文将介绍如何根据您的数据类型以及语言或特定领域(如法律)选择合适的 Embedding 模型。
2024-08-26技术干货
使用向量搜索更好地理解计算机视觉数据
一个关键的挑战是如何为正确的模型策划更好的数据以获得改进的结果。由于模型的复杂性和数据的高维度,有很多微调、粗暴的力量尝试和在黑暗中的试错,这消耗了创新的资源。
2024-07-26