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本文期望通过本地化部署一个基于LLM模型的应用，能让大家对构建一个完整的应用有一个基本认知。包括基本的软硬环境依赖、底层的LLM模型、中间的基础框架及最上层的展示组件，最终能达到在本地零编码体验的目的。

ChatGPT4作为一种先进的自然语言处理技术，为数据分析带来了革命性的提升，助力企业和组织更高效地挖掘数据价值。本文将探讨ChatGPT4在数据分析中的应用，以及如何通过该技术提高数据分析的效率和洞察力。

本文详细介绍了在集团9ntriton工具上部署ChatGLM26B过程，希望可以为有部署需求的同学提供一些帮助。

LMM将会全面替代大语言模型？人工智能新里程碑GPTV美国预先公测，医疗领域/OCR实践166页GPTV试用报告首发解读ChatGPTVision，亦被广泛称为GPTV或GPT4V，代表了人工智能技术的新里程碑。作为LMM(LargeMultimodal

API监控能够确保API的稳定性。如果一个API出现故障或崩溃，它可能会导致整个应用程序无法正常工作。这对用户和业务来说可能是灾难性的。通过监控API，开发团队可以及时发现问题并采取措施来修复它们，从而降低应用程序中断的风险。作为开发人员，了解API生命周期中的每一个步骤可以帮助改善设计流程以及后续的流程，监控工具可以深入了解API的行为，监控API有助于：1.问题识别、2.问题修复、3.功能分析、4.新版本的迭代。在API管理中，查看API异常监控的监控报告，在EolinkApiki中也是常用的功能，通常你可以在流程综合报告页中看到当前流程在选定时间段内的整体监控情况。

1背景及问题G.J.Myers在中提出：测试是为了寻找错误而运行程序的过程，一个好的测试用例是指很可能找到迄今为止尚未发现的错误的测试，一个成功的测试是揭示了迄今为止尚未发现的错误的测试。对于新手来说，日常测试用例设计时，很少用到系统的方法论，大多是根据产

1引言前面几篇文章为我们讲述了因果图、判定表、正交试验等几种方法，主要是针对于不同条件输入输出的组合进行测试，但在实际需求中，我们也常会遇到需要对被测对象的状态流转进行验证的情况，此时前面几种方法将不再适用，对于这种状态转换类问题，功能图法则可大展身手。2

1、背景魔笛活动平台目前在采集每个活动的用户行为数据并进行查询，解决线上问题定位慢，响应不及时的问题，提升客诉的解决效率。目前每天采集的数据量5000万，一个月的数据总量15亿，总数据量40亿，随着接入的活动越来越多，采集上报的数据量也会越来越大。目

4月11日，首届超算互联网峰会暨国家超算互联网平台上线仪式在天津顺利举办，来自部委、省级科技厅、中国科学院、中国工程院、计算产业链相关企业等专家、代表数百人共聚一堂，见证了这一历史性时刻。天翼云作为副理事长单位受邀参会，围绕超算领域的前沿技术和应用，与业内专家共同探讨互联网背景下的新型超算服务模式和发展前景，并在会上展示了“天翼云弹性高性能计算EHPC”的核心产品能力。此外，天翼云云网产品事业部超算团队参与编写的《超算互联网白皮书》正式发布，为国家超算互联网的后续发展、建设提供了参考。