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。

代码块与缩进对于解释性语言Python来说，不能用括号来表示语句块，也不能用开始、结束标志符来表示，而是靠缩进来表示代码的逻辑。在Python中行首的空白称之为缩进。在逻辑行的行首的空白用来决定逻辑行的缩进层次，从而用来决定语句的分组。这意味着同一层的语句必须有相同的缩进。有相同的缩进的代码表示这些代码属于同一代码块。

我们在开发数据库相关的逻辑过程中，经常检查表中是否已经存在这样的一条记录，如果存在则更新或者不做操作，如果没有存在记录，则需要插入一条新的记录。这样的逻辑固然可以通过两条sql语句完成。SELECTCOUNT()FROMxxxWHEREIDxxx;if(x0)INSERTI

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/bc504ae355a6440f9e25407871dc958e.png)在项目实际开发过程中，我们有很多这样的业务场景：一个事务中处理完一个业务逻辑后需要跟着处理另外一个业务逻辑，伪码大致如下：@Servicepublic class ProductServ

本篇讲述数据库中非常重要的事务概念和如何使用MySQL命令行窗口来进行数据库的事务操作。下一篇会讲述如何使用JDBC进行数据库的事务操作。　　事务是指数据库中的一组逻辑操作，这个操作的特点就是在该组逻辑中，所有的操作要么全部成功，要么全部失败。在各个数据具有特别紧密的联系时，最好是使用数据库的事务来完成逻辑处理。　　例如路人甲A给路人甲B转账

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。

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

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）