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LangChain4j 进阶检索流水线
进阶版会更加灵活，额外支持查询转换器、查询路由、内容聚合器、内容注入器等特性，将整个 RAG 的流程流水线化（RAG pipeline）。 以上就是关于 LangChain4j 进阶版 RAG 的简单介绍，感兴趣的同学可以参考官方文档[2]进行学习。 下个章节介绍工具调用。 引用链接 [1] 官方支持很多第三方存储: https://docs.langchain4j.dev/integrations/embedding-stores/ [2] 官方文档: https://docs.langchain4j.dev 往期推荐： 序号 文章标题 链接 1 MCP协议爆火揭秘 查看详情 2 轻松配置Cursor玩转MCP 查看详情 3 Browser-Tool 前端开发神器 查看详情 4 AI编码焕新：用Context7
17310编辑于 2026-04-29- 来自专栏罗西的思考
PyTorch 流水线并行实现 (4)--前向计算
[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (4)--前向计算 目录 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (4)--前向计算 0x00 摘要 0x01 论文 1.1 引论 1.1.1 数据并行 流水线并行其他文章链接如下: [源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 [源码解析] 深度学习流水线并行GPipe (2) ----- 梯度累积 [源码解析] 深度学习流水线并行 ] 深度学习流水线并行 PipeDream(3)--- 转换模型 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(4)--- 运行时引擎 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(5) clock 4 时候，运行图上的 F_{4,1},F_{3,2},F_{2,3} 。 1), (3, 2), (2, 3)] # 第 4 轮训练计划 & 数据 [(4, 2), (3, 3)] # 第 5 轮训练计划 & 数据 [(4, 3)] # 第 6 训练计划 & 数据 我们把流水线的图再祭出来看看
1.5K30发布于 2021-10-09 - 来自专栏云云众生s
组织简化DevOps流水线的4种方法
译自 4 Ways Organizations Can Simplify Their DevOps Pipeline，作者 Mandi Walls。 对于组织来说，简化和完善其DevOps 流水线和流程，以改善整体开发人员体验并减少工作压力，变得至关重要。 1. 开发人员平台为软件开发流水线各个阶段的组织提供了显著的优势。通过为开发人员设定要遵守的标准，这些平台可以简化工作流程并增强协作，从而提高生产力。 4. 更具协作性的方法 在许多情况下，开发人员在各自的“筒仓”中工作，被分配的任务缺乏基础设施和集成需求的完整背景。这会导致严重的延误和流程效率低下。 随着越来越多的团队协作，挑战可以更快地识别和解决，这都有助于为开发人员提供更顺畅的流水线来交付优质代码。 这个过程可以通过部署 AI 和自动化工具来加速。
22310编辑于 2024-10-31 - 来自专栏罗西的思考
深度学习流水线并行 PipeDream(4)--- 运行时引擎
[源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(4)--- 运行时引擎 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(4)--- 运行时引擎 0x00 摘要 0x01 前言 1.1 流水线并行其他文章链接如下: [源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 [源码解析] 深度学习流水线并行GPipe (2) ----- 梯度累积 [源码解析] 深度学习流水线并行 GPipe(3) ----重计算 [源码解析] 深度学习流水线并行之PipeDream(1)--- Profile阶段 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(2)--- 计算分区 [源码解析 1.2 运行时系统 结合之前的分析和我们先思考为何要实现一个运行时，以及针对深度学习（流水线并行）需要实现什么功能。 1.2.3 PipeDream的特性 其次看看PipeDream的特性： PipeDream是把模型并行，数据并行结合在一起，实现了流水线并行。
1.1K10发布于 2021-09-14 - 来自专栏全栈程序员必看
流水线设计的概念_流水线原理
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 流水线设计的概念 它是面积换取速度思想的又一种具体现。 所谓流水线设计实际上是把规模较大、层次较多的组合逻辑电路分为几个级，在每一级插入寄存器并暂存中间数据。 流水线处理是提高组合逻辑设计的处理速度和吞吐量的常用手段。 如果某个组合逻辑设计的处理流程可以分为若干步骤，而且整个数据处理过程是“单流向”的，即没有反馈或者迭代运算，前一个步骤的输出是下一个步骤的输入，则可以考虑采用流水线设计方法提高数据处理频率，即吞吐量。
68920编辑于 2022-09-21 - 来自专栏全栈程序员必看
流水线设计思想_全自动流水线
在硬件电路设计中，流水线设计思想是一种很重要的设计思想，这种思想是一种用面积换速度的思想，用更多的资源来实现高速。 （面积就是需要的硬件数量，如触发器的数量） 顾名思义，流水线思想，就像工厂中的流水线一样。假设是一个手机组装的流水线，一个三个步骤：A，将电池装入手机起来；B，将屏幕组装起来；C，将外壳组装起来。 在上面的三个步骤中，流水线的实现就是：A步骤实现后，将手机发往B，然后A继续组装电池，而不会等待C完成再组装；B和C也是一样。流水线思想就是自己完成自己的功能，不会等待。 如果不采用流水线思想，那么生产一个产品就需要50天，然后再开始从第一个步骤开始。这样以后的每个产品都需要50天。 相当于拥有非流水线的5倍效率 当然在硬件电路设计中，通常面积和速度是保持一定的平衡，一旦面积小，那么速度一般会更慢；而速度一旦提高，面积就会增加。
46730编辑于 2022-09-21 - 来自专栏全栈程序员必看
CPU流水线详解_多周期流水线cpu
2增加流水线级数为什么能提升工作效率 我们对车辆1进行跟踪测试，其在3级流水线上的生产时间为8s+12s+10s=30s,同样是车辆1在6级流水线上的生产时间为4s+4s+6s+6s+5s+5s=30s intel的贝瑞特大叔还要放弃冲击4GHz的计划呢？ 但性能与执行效率并不高 目前，P4处理器采用31级流水线工位，而A64则是12级流水线工位。。。 有些朋友会问：Intel的二级缓存能直接比AMD处理器的缓存么? INTEL的 L1 是数据代码指令追存缓存 AMD L1是实数据读写缓存 I L1的概念是 I L1里存着 数据在L2里的地址 L1 不存实际数据 所以大家看到 P4等 I CPU的 L1 都比较小。 128K缓存的概率是80% CPU使用128-256K缓存的概率是10% CPU使用256-512K缓存的概率是5% CPU使用512-1M缓存的概率是3% CPU使用更大缓存的概率是2% P4的架构
2.1K30编辑于 2022-09-24 - 来自专栏全栈程序员必看
java 流水线模式_流水线设计模式实现
流水线设计模式实现 接口在管道的各个步骤/阶段：在流水线的步骤/阶段的 public interface Step { 具体实现： public class StepOne implements Step
82540编辑于 2022-09-21 - 来自专栏程序员
流水线、超流水线、超标量（superscalar）技术对比
市场上推出的各种不同的1 6位/ 3 2位微处理器基本上都采用了流水线技术。如8 0 4 8 6和P e n t i u m均使用了6步流水线结构，流水线的6步为： ( 1 ) 取指令。 ( 4 ) 取操作数。当指令需要操作数时，就需再访问存储器，对操作数寻址并读出。 ( 5 ) 执行指令。由A L U执行指令规定的操作。 ( 6 ) 存储或"写回"结果。 超流水线 超级流水线以增加流水线级数的方法来缩短机器周期，相同的时间内超级流水线执行了更多的机器指令。 这种将标准流水线细分的技术，就是超级流水线技术。当然，流水线和超级流 水线之间并没有很明显的区别。 超级标量结构的cpu支持指令级并行，每个周期可以发射多条指令(2-4条居多)。可以使得cpu的IPC(InstructionPerClock)>，从而提高cpu处理速度。
6.9K31发布于 2020-08-17 - 来自专栏全栈程序员必看
pipeline流水线框架_流水线主动轮设计
流水线设计就是将组合逻辑系统地分割，并在各个部分（分级）之间插入寄存器，并暂存中间数据的方法。 缺点：功耗增加，面积增加，硬件复杂度增加，特别对于复杂逻辑如 cpu 的流水线而言，流水越深，发生需要 hold 流水线或 reset 流水线的情况时，时间损失越大。 所以使用流水线并非有利无害，大家需权衡考虑。 0 level pipeline 2 level pipeline 4 level pipeline 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/170392
52610编辑于 2022-09-21 - 来自专栏用户9379187的专栏
Jenkins流水线
一、Jenkins流水线任务介绍之前采用Jenkins的自由风格构建的项目，每个步骤流程都要通过不同的方式设置，并且构建过程中整体流程是不可见的，无法确认每个流程花费的时间，并且问题不方便定位问题。 二、 Jenkins流水线任务1. 构建Jenkins流水线任务 构建任务 构建Jenkins流水线任务 生成Groovy脚本 Hello World脚本生成 构建后查看视图 构建后查看视图2. 拉取Git代码通过流水线语法生成Checkout代码的脚本语法生成pipeline { agent any stages { stage('拉取Git代码') { sh '/var/jenkins_home/maven/bin/mvn clean package -DskipTests' } }}复制代码4. Dsonar.projectname=${JOB_NAME} -Dsonar.projectKey=${JOB_NAME} -Dsonar.java.binaries=target/ -Dsonar.login=7d66af4b39cfe4f52ac0a915d4c9d5c513207098
1.1K21编辑于 2022-08-24 - 来自专栏全栈程序员必看
verilog流水线设计代码_流水线cpu设计verilog
缺点：增加面积；流水线并不减小单个数据操作的时间，减小的是整个数据流的操作时间； （不懂）功耗增加，硬件复杂度增加，特别对于复杂逻辑如 cpu 的流水线而言，流水越深，发生需要 hold 流水线或 reset （详见乒乓设计） (3 4不懂) 3） I/O 瓶颈，比如某个运算需要输入 8 个数据，而 memroy 只能同时提供 2 个数据，如果通过适当划分运算步骤，使用流水线反而会减少面积。 4）片内 sram 的读操作，因为 sram 的读操作本身就是两极流水线，除非下一步操作依赖读结果，否则使用流水线是自然而然的事情。 'd0, a} + {1'd0, b}; 两级流水线：第一级低 4bit,第二级高 4bit，所以第一个输出需要 2 个时钟周期有效，后面的数据都是 1 个周期之后有效。 begin cina_reg <= cina[7:4]; cinb_reg <= cinb[7:4]; end always @(posedge clk) //第二级流水
96820编辑于 2022-09-21 - 来自专栏全栈程序员必看
五段式流水线_cpu流水线工作原理
2.根据指令集先把一些基本的指令实现，比如LOAD，STORE等，把大概的流水线先画出框图。画出框图后，把基本指令实现。调试，仿真。 • 实验原理 流水线是数字系统中一种提高系统稳定性和工作速度的方法，广泛应用于高档CPU的架构中。 流水线寄存器负责将流水线的各部分分开，共有IF/ID、ID/EX、EX/MEM、MEM/WB四组。根据前面的介绍可知，四组流水线寄存器要求不完全相同，因此设计也有不同考虑。 (1)EX/MEM、MEM/WB两组流水线寄存器只是普通寄存器。 (2)当流水线发生数据跳转时，需清空ID/EX流水线寄存器而插入一个气泡，因此ID/EX流水线寄存器是一个带同步清零功能的寄存器。 6:4] == 4) reg_A <= gr[4]; else if(id_ir[6:4] == 5) reg_A <= gr[5]; else if(id_ir[6:4] == 6
77910编辑于 2022-09-21 - 来自专栏云云众生s
KitOps将DevOps流水线转变为MLOps流水线
在现有 DevOps 流水线旁边构建单独的 MLOps 流水线来管理这些方面会导致一些低效率： 重复工作：维护单独的流水线意味着为版本控制、部署和配置管理等任务重复工作。 想象一下为应用程序代码管理一个 DevOps 流水线，为训练好的模型、其依赖项和配置文件管理一个单独的 MLOps 流水线。这种冗余增加了开销，并在流水线之间引入了潜在的不一致性。 8B-instruct-f16 Meta Platforms llama3 11.4 GiB sha256:995b9e0f87ddcdcaa59803a08986409b6e4cf2f8b071b064bca21e4e801566a3 model: name: llama3-8B-instruct-q4_0 path: . kit unpack ghcr.io/jozu-ai/llama3:8B-instruct-q4_0 -d ./unpacked ls .
71410编辑于 2024-06-24 - 来自专栏罗西的思考
深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现
[源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 0x00 摘要 0x01 概述 1.1 什么是GPipe 但是流水线并行依然有一些问题： 显存效率：流水线并行减少的显存与流水线的阶段数成正比，使模型的大小可以随 worker 的数量线性扩展。但是，流水线并行不会减少每一层的激活函数的显存占用量。 像模型并行一样，增加流水线大小会减少每个流水线阶段的计算量，这会降低计算与通信的比率。如果要实现好的计算效率，流水线并行还要求其每个阶段的计算负载完美的均衡。 此外，流水线并行性会在每个 batch 的开始和结束时因为需要重新填充或排空流水线而产生 bubble overhead。 优化器状态：参数、Momentum和Variance的fp32副本，内存需求分别为4Ψ、4Ψ和4Ψ字节。让我们用K来表示优化器状态的内存乘数，也就是说，存储它们所需的额外内存是KΨ字节。
2K20发布于 2021-08-24 - 来自专栏程序员
流水线、超流水线、超标量（superscalar）技术对比（转）
市场上推出的各种不同的1 6位/ 3 2位微处理器基本上都采用了流水线技术。如8 0 4 8 6和P e n t i u m均使用了6步流水线结构，流水线的6步为： ( 1 ) 取指令。 ( 4 ) 取操作数。当指令需要操作数时，就需再访问存储器，对操作数寻址并读出。 ( 5 ) 执行指令。由A L U执行指令规定的操作。 ( 6 ) 存储或"写回"结果。 超流水线 超级流水线以增加流水线级数的方法来缩短机器周期，相同的时间内超级流水线执行了更多的机器指令。 这种将标准流水线细分的技术，就是超级流水线技术。当然，流水线和超级流 水线之间并没有很明显的区别。 超级标量结构的cpu支持指令级并行，每个周期可以发射多条指令(2-4条居多)。可以使得cpu的IPC(InstructionPerClock)>，从而提高cpu处理速度。
2.6K20发布于 2020-08-17 - 来自专栏全栈程序员必看
CPU五级流水线_五级流水线是什么
指令取指（InstrucTIon Fetch）是指将指令从存储器中读取出来的过程。
1.1K20编辑于 2022-09-24 - 来自专栏k8s技术圈
创建 Tekton 流水线
前面我们创建的两个任务 test 和 build-and-push 都已经完成了，我们还可以创建一个流水线来将这两个任务组织起来，形成一个流水线，这里就是我们要使用的 Pipeline 这个 CRD 对象 创建流水线 比如我们这里的流水线流程为先运行 test 任务，如果通过了再执行后面的 build-and-push 这个任务，那么我们可以创建一个名为 test-pipeline.yaml 的资源对象， github kubectl get pods | grep test-pipelinerun test-pipelinerun-build-and-push-62g65-pod-6jqqf 0/4 Init:1/2 0 3s test-pipelinerun-test-c4r9m-pod-j7jjd 0/2 Completed 0 test-pipelinerun-build-and-push-62g65 build-and-push 38 seconds ago 13 seconds Succeeded ∙ test-pipelinerun-test-c4r9m
98740发布于 2021-06-25 - 来自专栏新亮笔记
部署流水线解析
什么是部署流水线 部署流水线是指软件从版本控制库到用户手中这一过程的自动化表现形式。 流水线的输入是版本控制中的某个具体版本。 部署流水线的相关实践 只生成一次二进制包； 对不同环境采用同一部署方式； 对部署进行冒烟测试； 向生产环境的副本中部署； 每次变更都要立即在流水线中传递； 只要有环节失败，就停止整个流水线； 提交阶段 每次提交都生成部署流水线的一个新实例。 缓解这类风险非常简单，只要把这个发布环节视为部署流水线的一个自然结果就行。 实现一个部署流水线 无论是从零创建新项目，还是想为已有的系统创建一个自动化的流水线，通常都应该使用增量方法来实现部署流水线。
74530编辑于 2022-05-17 - 来自专栏用户7873631的专栏
go 流水线模式
(out1)//全部+1后，关闭out通道. }() for v:=range out1{ fmt.Println(v) } } 解释： ，可以看到有两个goroutine构成了一个简单的流水线
23610编辑于 2024-03-24
腾讯云开发者
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