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。

摘要本文讲解在SpringCloud中如何通过MySQL和redis实现动态路由配置，以及路由信息持久化在MySQL中，同时使用Redis作为分布式路由信息缓存。无广告原文链接：Srpingcloudgateway实现动态路由(MySQL持久化redis分布式缓存)(https://www.oschina.net

  如下List1，动态代理生成的object是代理类，List1的执行结果是List2所示  _List1_ClassLoaderclassLoaderThread.currentThread().getContextClassLoader();ObjectobjectProxy.newProxyI

1.加载资源2.将显示对象添加到显示列表/////////////\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\动态帧频\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\/// priva

Dalvik虚拟机如同其他Java虚拟机一样，在运行程序时首先需要将对应的类加载到内存中。而在Java标准的虚拟机中，类加载可以从class文件中读取，也可以是其他形式的二进制流。因此，我们常常利用这一点，在程序运行时手动加载Class，从而达到代码动态加载执行的目的。只不过Android平台上虚拟机运行的是Dex字节码,一种对class文件优化的产物

背景：虽然自己了解这两种代理的区别，但是面试时候还是答的很模糊，需要好好总结。前言JDK动态代理实现原理(jdk8)：https://blog.csdn.net/yhl\_jxy/article/details/80586785(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2F

Elasticsearch可以根据待索引数据自动建立索引、自动定义映射类型。1PUT data/_doc/1 2{ "count": 5 }执行上述请求时，索引"data"不必预先创建，该API首先会自动创建索引data、类型映射\_doc，其映射类型下包含字段count，其类型为long。自动根据文档的值推测其类型的过程，就是本文要重点描述

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

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。