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霍格沃兹测试开发学社
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2024年9月18日
基于ChatGPT开发人工智能服务平台
摘要: 简介 ChatGPT 在刚问世的时候,其产品形态就是一个问答机器人。而基于ChatGPT的能力还可以对其做一些二次开发和拓展。比如模拟面试功能、或者智能机器人功能。 模拟面试功能包括个性化问题生成、实时反馈、多轮面试模拟、面试报告。 智能机器人功能提供24/7客服支持、自然语言处理、任务自动化、多渠
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posted @ 2024-09-18 15:32 霍格沃兹测试开发学社
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2024年9月13日
手工转测试开发轻松实现薪资 50%涨幅的逆袭之路
摘要: Hello大家好,见字如面,我是深圳线下周末2期的学员。我之前一直在某公司以手工测试为主,虽然公司不错团队氛围也很好,但为了追求更广阔的技术发展,并且围墙内的人也总因为新鲜感更想去看看外面的世界。而我深知现在的招聘环境愈加严峻,自己掌握的技能也不足以支撑我Next Level。很长一段时间以来,一直
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posted @ 2024-09-13 19:22 霍格沃兹测试开发学社
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2024年9月12日
ChatGPT 插件开发
摘要: 学习目标 掌握 ChatGPT Api 的基本使用。 L1.ChatGPT 应用 L2.GPT 与代码分析结合 L3.AutoGPT 与 ChatGPT 插件开发【当前阶段】 L4.专属领域大语言模型应用 L5.打造企业私有版大语言模型 目录 简介与官方文档 环境准备 示例 简介 学习价值: 大部分
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posted @ 2024-09-12 13:18 霍格沃兹测试开发学社
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2024年9月11日
JMeter 介绍与安装
摘要: 简介 Apache JMeter 是一个开源的 Java 应用程序,用于进行性能测试和负载测试。 它可以模拟多种协议的负载,被广泛用于测试 Web 应用程序、Web 服务、数据库和其他网络服务的性能。 JMeter 的优点 纯 Java 程序,跨平台性强:Windows、Mac、Linux 开源免费
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posted @ 2024-09-11 15:53 霍格沃兹测试开发学社
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2024年9月10日
搭建企业内部的大语言模型系统
摘要: 大纲 开源大语言模型 大语言模型管理 私有大语言模型服务部署方案 开源大语言模型 担心安全与隐私?可私有部署的开源大模型 商业大模型,不支持私有部署 ChatGPT Claude Google Gemini 百度问心一言 开源大模型,支持私有部署 Mistral Meta Llama ChatGLM
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posted @ 2024-09-10 16:19 霍格沃兹测试开发学社
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2024年9月9日
Hugging Face 的应用
摘要: 大纲 Hugging-Face 介绍 Hugging-Face 大语言模型 LLM 管理 Transformers 机器学习框架 文本生成推理 (TGI) Hugging Face Hugging-Face -- 大语言模型界的 Github Hugging Face 专门开发用于构建机器学习应用的
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posted @ 2024-09-09 19:39 霍格沃兹测试开发学社
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2024年9月5日
测试工程师的质量体系构建指南
摘要: 掌握质量体系的知识与技能,对于个人与企业而言,均占据着举足轻重的地位。对于个体而言,深入学习质量体系不仅能够显著提升专业技能的广度与深度,还能在激烈的职场竞争中脱颖而出,更关键的是,它能在心中根植起强烈的质量意识,成为职业生涯中不可或缺的宝贵财富。而对于企业而言,构建并持续优化质量体系,则是确保产品
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posted @ 2024-09-05 13:20 霍格沃兹测试开发学社
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2024年9月4日
大语言模型应用框架介绍
摘要: 简介 大语言模型的英文全称为:Large Language Model,缩写为 LLM,也被称为大型语言模型,主要指的是在大规模文本语料上训练、包含百亿级别参数的语言模型,它用来做自然语言相关任务的深度学习模型。 自然语言的相关任务简单理解为:给到模型一个文本输入,经过训练的模型会给出相应的输出文本
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posted @ 2024-09-04 14:37 霍格沃兹测试开发学社
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2024年9月3日
Mistral 大语言模型
摘要: Mistral AI Mistral AI team Mistral AI 是一家销售人工智能产品的法国公司。它由 Meta Platforms 和 Google DeepMind 的前员工于 2023 年 4 月创立。该公司于 2023 年 10 月筹集了 3.85 亿欧元,2023 年 12 月
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posted @ 2024-09-03 12:27 霍格沃兹测试开发学社
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2024年9月2日
MetaLlama大模型
摘要: llama 大模型介绍 我们介绍 LLaMA,这是一个基础语言模型的集合,参数范围从 7B 到 65B。我们在数万亿个Token上训练我们的模型,并表明可以专门使用公开可用的数据集来训练最先进的模型,而无需诉诸专有的和无法访问的数据集。特别是,LLaMA-13B 在大多数基准测试中都优于 GPT-3
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posted @ 2024-09-02 12:25 霍格沃兹测试开发学社
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