大模型的发展速度很快,对于需要学习部署使用大模型的人来说,显卡是一个必不可少的资源。使用公有云租用显卡对于初学者和技术验证来说成本很划算。DataLearnerAI在此推荐一个国内的合法的按分钟计费的4090显卡公有云服务提供商仙宫云,可以按分钟租用24GB显存的4090显卡公有云实例,非常具有吸引力~
在大模型的应用中,处理复杂请求往往伴随着较高的延迟和成本,尤其是当请求内容存在大量重复部分时。这种“慢请求”的问题,特别是在长提示和高频交互的场景中,显得尤为突出。为了应对这一挑战,OpenAI 最近推出了 **提示缓存(Prompt Caching)** 功能。这项新技术通过缓存模型处理过的相同前缀部分,避免了重复计算,从而大幅减少了请求的响应时间和相关成本。特别是对于包含静态内容的长提示请求,提示缓存能够显著提高效率,降低运行开销。本文将详细介绍这项功能的工作原理、支持的模型,以及如何通过合理的提示结
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits函数
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