Gemma2 vs Qwen2 vs Mistral Nemo vs...
논리적 오류 탐지 테스트
최근 몇몇 새로운 LLM이 출시되었습니다. 흥미로운 시기입니다. 논리적 오류를 감지하는 데 이 모델들이 어떻게 수행되는지 테스트해 보겠습니다.
논리적 오류 탐지 테스트
최근 몇몇 새로운 LLM이 출시되었습니다. 흥미로운 시기입니다. 논리적 오류를 감지하는 데 이 모델들이 어떻게 수행되는지 테스트해 보겠습니다.
노트북과 브라우저 간 북마크를 동기화하려고 하시나요?
다양한 도구를 사용해보았고, 그 중에서도 floccus를 가장 좋아하게 되었습니다.
레이블링 및 훈련에는 일정한 접착이 필요하다.
언제 제가 object detector AI 훈련 했을 때, LabelImg는 매우 유용한 도구였지만, Label Studio에서 COCO 형식으로 내보내는 것이 MMDetection 프레임워크에 의해 수용되지 않았습니다.
8개의 llama3 (Meta+) 및 5개의 phi3 (Microsoft) LLM 버전
다양한 파라미터 수와 양자화된 모델들이 어떻게 작동하는지 테스트해보았습니다.
Ollama LLM 모델 파일은 많은 공간을 차지합니다.
ollama 설치 후 모델을 즉시 새 위치로 저장하도록 ollama 를 재구성하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 새로운 모델을 풀링 (pull) 할 때 이전 위치로 다운로드되지 않습니다.
모든那些 광고를 보는 건 정말 짜증나요
구글 크롬, 파이어폭스, 사파리 등에서 브라우저 광고 차단 플러그인 또는 애드온을 설치할 수 있지만, 각 기기에서 따로 설정해야 합니다. 네트워크 전체에 걸쳐 광고를 차단하는 방법은 제일 좋아하는 해결책입니다.
다양한 LLM의 논리적 오류 탐지 품질을 테스트해 보겠습니다.
여기에서 저는 여러 LLM 버전을 비교하고 있습니다: Llama3 (Meta), Phi3 (Microsoft), Gemma (Google), Mistral Nemo(Mistral AI), Qwen(Alibaba).
이 어려운 시기에 어떤 일이든 일어날 수 있습니다.
데이터베이스, 파일 저장소, 기타 Gitea 관련 파일 등을 백업해야 합니다. 바로 시작합니다.
k8s에서 컨테이너 레지스트리 사용을 위해서는 SSL을 사용해야 합니다.
우리는 안전하고 편리한 컨테이너 레지스트리 호스팅을 원합니다. 이 레지스트리에 도커 이미지를 푸시하고, 우리의 쿠버네티스 클러스터가 이 레지스트리에서 이미지를 풀어내도록 하려고 합니다. 그래서 우리는 SSL을 사용한 Gitea를 사용하는 아이디어가 떠올랐습니다.
좋은 오픈소스 Git 서버를 선택하려고 노력 중입니다.
프로젝트를 오픈 클라우드 Git 제공업체에서 이전하고, 로컬에 내부 Git 서버를 자체 호스팅하는 것을 고려하고 계신가요?
유용한 허구 명령어 매개변수
Hugo는 정적 웹사이트 생성기입니다. 마크업, 테마를 사용하여 HTML을 생성하고 웹사이트를 정리하는 데 도움을 줍니다.
예를 들어 이 기술 블로그와 같습니다.
다음은 가장 유용한 Hugo 명령어와 그 매개변수의 목록입니다:
파라미터를 포함한 유용한 cUrl 명령어
다음은 가장 유용한 cURL 명령어 와 관련 매개변수에 대한 치트시트입니다: