Artificial Intelligence

模型切割

LangChain 实战课

Ray是一个开源项目，为构建分布式应用程序提供了简单、通用的 API。它广泛应用于机器学习和数据处理领域的扩展应用。Ray 因其能够以最少的代码更改将 Python 应用程序从单机扩展到大型集群而闻名。

机器学习的数学基础涵盖概率论、统计学、线性代数、微积分等领域。这些工具用于建模、分析数据和优化算法，助力于从数据中学习和预测。

在线学习(Online Learning)是一种特殊的算法类型，能够逐步接收数据，并实时更新模型，以适应新数据，涉及到数据流和实时学习的概念。

AI的CI/CD是指在人工智能开发过程中采用持续集成（Continuous Integration，CI）和持续部署（Continuous Deployment，CD）的实践。这种方法使得AI模型可以实现自动化测试和部署，从而加快迭代速度，提高软件质量和稳定性。CI负责将代码更改频繁地合并到主分支，而CD则自动将代码部署到生产环境，确保了开发的高效与高质。

机器学习（Machine learning）是人工智能的子集，是实现人工智能的一种途径，但并不是唯一的途径。它是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。大概在上世纪80年代开始蓬勃发展，诞生了一大批数学统计相关的机器学习模型。

李宏毅机器学习&深度学习笔记

现有大模型