StarBlog番外(5) 从1.6到1.10,Publisher的半年进化之路
StarBlog Publisher半年从v1.6滚到v1.10.7,核心就三件事:AI塞进去(封面/关键词/标题模板)、图片处理自动化(压缩/正则匹配/画廊)、框架升到.NET 10外加Scoop安装。20多个版本硬是把“能用”磨成了“好用”。别的工具还在手动找图,它已经能抢Prompt工程师的活了。
关于技术、实践,以及沿途所想。把走过的路,折进文字里。685 篇 · 随写随记
StarBlog Publisher半年从v1.6滚到v1.10.7,核心就三件事:AI塞进去(封面/关键词/标题模板)、图片处理自动化(压缩/正则匹配/画廊)、框架升到.NET 10外加Scoop安装。20多个版本硬是把“能用”磨成了“好用”。别的工具还在手动找图,它已经能抢Prompt工程师的活了。
一个破脚本能测的只是输出是否还在cuda上,跟真正的gpu性能有个毛线关系。跑出来54/55的“通过率”就敢吹ROCm完美?麻烦先去搞清batch_norm为什么挂,再看看你那些操作到底调了哪个后端的kernel。
给ChatGLM2的gRPC后端硬塞了连续对话功能,改了proto、C#客户端和Python服务端代码。OpenAI格式转ChatGLM格式?真够折腾的,幸好有loguru。搞定了,但调试gRPC还是麻烦,考虑改OpenAI接口了。
Embedding技术从Word Embedding发展到动态预训练模型,无处不在,但本文只是过时的基础。LLM时代,向量魔法如此关键,作者却拖更太久,内容早该更新了。
离线部署Ollama?手动下载上传,导入模型文件,啧,麻烦。one-api用Docker,tiktoken需下载重命名,更烦。添加渠道?简单。
下载项目代码 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git 创建虚拟环境,建议使用 conda 管理 conda create -n chatglm python==3.8 安装依赖 conda activate chatglm pip install -r requirements.txt conda install cudatoolkit=