Que faire si le fichier CDR est trop volumineux Tutoriel pour réduire la mémoire

Le manque de mémoire sur les téléphones mobiles Huawei est devenu un problème courant auquel sont confrontés de nombreux utilisateurs, avec l'augmentation des applications mobiles et des fichiers multimédias. Pour aider les utilisateurs à utiliser pleinement l'espace de stockage de leurs téléphones mobiles, cet article présentera quelques méthodes pratiques pour résoudre le problème de mémoire insuffisante sur les téléphones mobiles Huawei. 1. Nettoyer le cache : enregistrements d'historique et données invalides pour libérer de l'espace mémoire et effacer les fichiers temporaires générés par les applications. Recherchez « Stockage » dans les paramètres de votre téléphone Huawei, cliquez sur « Vider le cache » et sélectionnez le bouton « Vider le cache » pour supprimer les fichiers de cache de l'application. 2. Désinstallez les applications rarement utilisées : pour libérer de l'espace mémoire, supprimez certaines applications rarement utilisées. Faites glisser vers le haut de l'écran du téléphone, appuyez longuement sur l'icône « Désinstaller » de l'application que vous souhaitez supprimer, puis cliquez sur le bouton de confirmation pour terminer la désinstallation. 3.Application mobile pour

1. Ouvrez Xiaohongshu, cliquez sur Moi dans le coin inférieur droit 2. Cliquez sur l'icône des paramètres, cliquez sur Général 3. Cliquez sur Vider le cache

Les grands modèles de langage open source familiers tels que Llama3 lancé par Meta, les modèles Mistral et Mixtral lancés par MistralAI et Jamba lancé par AI21 Lab sont devenus des concurrents d'OpenAI. Dans la plupart des cas, les utilisateurs doivent affiner ces modèles open source en fonction de leurs propres données pour libérer pleinement le potentiel du modèle. Il n'est pas difficile d'affiner un grand modèle de langage (comme Mistral) par rapport à un petit en utilisant Q-Learning sur un seul GPU, mais le réglage efficace d'un grand modèle comme Llama370b ou Mixtral est resté un défi jusqu'à présent. . C'est pourquoi Philipp Sch, directeur technique de HuggingFace

Selon un rapport d'enquête TrendForce, la vague de l'IA a un impact significatif sur les marchés de la mémoire DRAM et de la mémoire flash NAND. Dans l'actualité de ce site du 7 mai, TrendForce a déclaré aujourd'hui dans son dernier rapport de recherche que l'agence avait augmenté les augmentations de prix contractuels pour deux types de produits de stockage ce trimestre. Plus précisément, TrendForce avait initialement estimé que le prix du contrat de mémoire DRAM au deuxième trimestre 2024 augmenterait de 3 à 8 %, et l'estime désormais à 13 à 18 % en termes de mémoire flash NAND, l'estimation initiale augmentera de 13 à 8 % ; 18 %, et la nouvelle estimation est de 15 % ~ 20 %, seul eMMC/UFS a une augmentation inférieure de 10 %. ▲Source de l'image TrendForce TrendForce a déclaré que l'agence prévoyait initialement de continuer à

Le réglage fin local des modèles de classe Deepseek est confronté au défi des ressources informatiques insuffisantes et de l'expertise. Pour relever ces défis, les stratégies suivantes peuvent être adoptées: quantification du modèle: convertir les paramètres du modèle en entiers à faible précision, réduisant l'empreinte de la mémoire. Utilisez des modèles plus petits: sélectionnez un modèle pré-entraîné avec des paramètres plus petits pour un réglage fin local plus facile. Sélection des données et prétraitement: sélectionnez des données de haute qualité et effectuez un prétraitement approprié pour éviter une mauvaise qualité des données affectant l'efficacité du modèle. Formation par lots: pour les grands ensembles de données, chargez les données en lots de formation pour éviter le débordement de la mémoire. Accélération avec GPU: Utilisez des cartes graphiques indépendantes pour accélérer le processus de formation et raccourcir le temps de formation.

1. Tout d’abord, entrez dans le navigateur Edge et cliquez sur les trois points dans le coin supérieur droit. 2. Ensuite, sélectionnez [Extensions] dans la barre des tâches. 3. Ensuite, fermez ou désinstallez les plug-ins dont vous n'avez pas besoin.

La colonne AIxiv est une colonne où ce site publie du contenu académique et technique. Au cours des dernières années, la rubrique AIxiv de ce site a reçu plus de 2 000 rapports, couvrant les meilleurs laboratoires des principales universités et entreprises du monde entier, favorisant efficacement les échanges et la diffusion académiques. Si vous souhaitez partager un excellent travail, n'hésitez pas à contribuer ou à nous contacter pour un rapport. Courriel de soumission : liyazhou@jiqizhixin.com ; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com. Récemment, des modèles d’IA à grande échelle tels que les grands modèles de langage et les modèles de graphes vincentiens se sont développés rapidement. Dans cette situation, comment s'adapter à l'évolution rapide des besoins et adapter rapidement les grands modèles à diverses tâches en aval est devenu un défi important. Limité par les ressources informatiques, micro traditionnel à paramètres complets

Laravelelognent Model Retrieval: Faconttement l'obtention de données de base de données Eloquentorm fournit un moyen concis et facile à comprendre pour faire fonctionner la base de données. Cet article présentera en détail diverses techniques de recherche de modèles éloquentes pour vous aider à obtenir efficacement les données de la base de données. 1. Obtenez tous les enregistrements. Utilisez la méthode All () pour obtenir tous les enregistrements dans la table de base de données: usApp \ Modèles \ Post; $ poters = post :: all (); Cela rendra une collection. Vous pouvez accéder aux données à l'aide de Foreach Loop ou d'autres méthodes de collecte: ForEach ($ PostsAs $ POST) {echo $ post->