从技术角度上来讲,对PACS系统进行备份是有一点不太合理。但是从数据安全的角度或者是相关任务要求上来讲,可以理解。 对于PACS大量的影像数据来说,它的可压缩度和传统的结构化数据是完全无法相提并论的,许多用在传统结构
务实一点看,考虑以下几个因素就行了:1. 是否真正理解大模型?大模型能干啥?和金融行业的主要业务有结合点吗?2. 人才,数据,设备,三样必需有没有准备,能不能解决?3. 投入产出能不能在某种程度上平衡?经济账,ZZ账,KPI账。 其他的
这个貌似不能的吧?难度太大 首先,不同厂商GPU对cuda支持程度肯定还是有差距,起码有完全支持,号称兼容,完全不支持三级;另外就算是N记自己的卡,不同型号的GPU卡显存大小,带宽都是有区别的,你放到一个池子里,软件怎么区分呢?还是
Checkpoint是大模型里对存储要求比较突出的环节,如何提供稳定的存储支撑能力,业界在过往一年中有过一些摸索,到目前业界基本上已经形成了主流思路,利用分布式全闪存存储产品提供持久化存储能力,不少国内国外厂商都推出了相
问题里的通用大模型似乎并不是当前广泛概念中的通用大模型? 广泛意义的“通用大模型”目前都是头部大平台型的企业和组织在打造,例如谷歌微软百度商汤之类的公司,它能够对“互联网”级的知识相关问题给出相对准确的答案
1. 明显极端错误,说明完全没训练好;训练好的会给出不明显的“一本正经胡说八道”,很容易迷惑非专家或半瓶子醋专家 2. 没训练好是结果,找原因要去两个阶段看:一是训练阶段,二是微调阶段。3.训练阶段注意给的数据对不对和
简单的说,都考虑时延需求了,分布式就别选了,这不是分布式存储的长处,它的时延不仅长,还不稳定,波峰波谷差距可能会非常大。
简单的说:在技术上没有什么区别,但是实现的性能改善可能会不太一样。因为分布式集中式只是不同的应用场景而已。 rdma本质它是一个网络协议,你可以理解为remote的DMA,也就是远程的内存直接存取协议。这是一种极端的加
在成熟产品的单位容量的性价比上,目前闪存还是不占优势的,非结构化数据体量相对较大,全用闪存成本应该是高于传统NAS方案的(当然不缺预算可以考虑)。 PACS影像数据用NAS产品做方案起码有10几年的历史,相当成熟了。并且NAS
安全性可能还有点办法,可解释性个人认为是很困难的。 这一轮的AI技术发展都是基于神经网络架构,数学理论上算是统计学,在计算机行业的共识是没搞明白AI是如何得出结论的,从AlphaGo到LLM,人类不知道AI是怎么令人惊艳地完成
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