在本文中，我们将以chatglm6b为例详细介绍GPU云主机搭建AI大语言模型的过程，并使用Flask构建前端界面与该模型进行对话。

如何使用mailto？1）基本用法<ahrefmailto:sample@163.comsendemail</a或者<formaction"mailto:sample@163.com"</formmailto后跟的是收信人。可使用参数列表to收信人suject主题cc抄送bcc暗抄

本节我们将用一个简单的例子，来说明对象之间的关联关系，以及FoxnicSQL是如何处理这种关联关系的。首先，我们引入商城下单的简单业务模型，这个模型里面包括了商品、订单、订单明细以及收件人地址，这个模型足够简单，所以很容易分析出他们之间的关联关系。

近日，2023年海关科技装备博览会（简称“关博会”）在北京举办。中国电信围绕“数字政务助力海关事业发展”主题，在主展区展出了数字政务最新成果和实践经验。

在算力调度方面，天翼云通过自研的调度系统，协助思必驰DFM2大模型调度GPU、NPU、CPU等异构算力资源，大规模训练上云1个月，可以完成数十亿规模大模型所有阶段训练和效果评估。在训练能力打造方面，天翼云支持多种模型训练方式，不仅可以提升大模型训练平台的数据量，还大幅缩短了训练周期和交付进度。

人工智能生成内容（AIGeneratedContent，AIGC）近年来成为了非常前沿的一个研究方向，生成模型目前有四个流派，分别是生成对抗网络（GenerativeAdversarialModels，GAN），变分自编码器（VarianceAutoEncoder，VAE），标准化流模型（NormalizationFlow，NF）以及这里要介绍的扩散模型（DiffusionModels，DM）

TVM是一个开源深度学习编译器，可适用于各类CPUs,GPUs及其他专用加速器。它的目标是使得我们能够在任何硬件上优化和运行自己的模型。不同于深度学习框架关注模型生产力，TVM更关注模型在硬件上的性能和效率。本文只简单介绍TVM的编译流程，及如何自动调优自己的模型。更深入了解，可见TVM官方内容：文档:https://tvm.apach