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~

在编程的世界中，有不同层次的语言（language），这些语言有时候也称代码（code）。本文将简单介绍编程语言（Programming Language）、汇编语言（Assembly Language, ASM）、机器语言（Machine Language/Code）的区别。

在前面的博客中，我们已经对`Dask`做了一点简单的介绍了，在这篇博客中我们来对比一下`Dask`的`DataFrame`在不同条件下的运算性能，主要是连接操作的性能（merge)。

大模型虽然效果很好，但是对资源的消耗却非常高。更麻烦的其实不是训练过程慢，而是峰值内存（显存）的消耗直接决定了我们的硬件是否可以来针对大模型进行训练。最近LightningAI官方总结了使用Fabric降低大模型训练内存的方法。但是，它也适用于其它场景。因此，本文总结一下相关的方法。

所谓AI Agent就是一个以LLM为核心控制器的一个代理系统。业界开源的项目如AutoGPT、GPT-Engineer和BabyAGI等，都是类似的例子。然而，并不是所有的AI Agent都有很好的表现，其核心还是取决于LLM的水平。尽管LLM已经在许多NLP任务上取得进步，但它们作为代理完成实际任务的能力缺乏系统的评估。清华大学KEG与数据挖掘小组（就是发布ChatGLM模型）发布了一个最新大模型AI Agent能力评测数据集，对当前大模型作为AI Agent的能力做了综合测评，结果十分有趣。

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机器学习是实现人工智能最重要的方法之一，包括深度学习等都属于机器学习中的一种方法。因此，机器学习的应用被认为是实现人工智能应用的重要途径。人工智能的应用目标是使用计算机（机器）来代替或者辅助人工来完成某项任务。机器学习在解决业务问题的应用需要谨慎考虑。本文提供一些步骤可以参考。

Hadoop（一）-HDFS

监督学习中的分类问题和Logistic回归常常被用于推荐问题中关于BPR的研究，但是为什么一定要用Logistic函数来建模和优化呢？本篇博客将带你揭晓奥秘~

在大语言模型的训练和应用中，计算精度是一个非常重要的概念，本文将详细解释关于大语言模型中FP32、FP16等精度概念，并说明为什么大语言模型的训练通常使用FP32精度。

Scikit-Learn有很优秀的机器学习处理思想，包括TensorFlow等新框架都借鉴了它的设计思想。最近的更新也让Scikit-Learn更加强大。在描述这个更新之前我们先简单看一下历史，然后让我们一起看看都有什么新内容吧。

时间序列数据分析的基础包含大量的统计知识。这篇博客主要用通俗的语言描述时间序列数据中涉及到的一些基本统计知识。

Spring Security可以帮助我们进行页面的权限控制和登录验证，在这篇博客中，我们将简要描述如何使用Spring Security进行登录验证。

使用pandas的DataFrame和dask的DataFrame保存数据到csv文件时候会出现两个换行符的情况。本文描述如何解决。

HuggingFace是目前最火热的AI社区（HuggingFace简介：https://www.datalearner.com/blog/1051636550099750 ），很多人称之为AI模型的GitHub。包括Google、微软等很多知名企业都在上面发布模型。而HuggingFace上提供的流行的模型也是大家应当关注的内容。本文简单介绍一下2023年4月初的七天（当然包括3月底几天）的最流行的9个模型（为什么9个，因为我发现第10个是一个数据集！服了！）。让大家看看地球人都在关注和使用什么模型。