Category: AI

CPU服务器

对比这两组服务器的规格，我们可以从性能、功能和适用场景等角度进行分析：

CPU性能
第一组服务器:
CPU设计为单一Die，有助于降低内部延迟，提高处理效率。
每颗CPU拥有至少28核心，主频达到2.6GHz，缓存容量至少42MB。
支持AVX512指令集，适合进行高强度的计算任务，如科学计算和工程模拟。
国产设备:
每颗CPU核心数至少32核，主频2.2GHz，缓存容量至少64MB，高于第一组服务器。
支持8个DDR4内存通道，相当于第一组服务器。
分析：国产设备的CPU在核心数量和缓存容量上优于第一组服务器，但主频略低，可能影响单核任务的执行效率。

内存配置
第一组服务器:
至少4条内存，每条32GB，频率3200MHz，支持ECC校验。
国产设备:
至少8条内存，同样的容量和频率，支持ECC校验。
分析：国产设备在内存数量上更具优势，这可能对运行大规模数据库或内存密集型应用更有利。

存储配置
第一组服务器:
系统盘：≥960GB SSD，SATA接口。
数据盘：PCIe 4.0接口，≥3.84TB SSD，连续读取速率≥6500MB/s。
国产设备:
系统盘：≥480GB SSD，SATA接口。
数据盘：SATA接口，≥1.92TB SSD。
分析：第一组服务器的数据盘具有更高的存储容量和显著更快的读取速率，更适合需求高速数据处理的场景，如高性能计算和大数据分析。

网络和阵列卡
两组服务器在网络配置相同：均配备双光口万兆网卡，支持bond0，适合高速网络环境。
阵列卡：
第一组服务器阵列卡缓存1G以上。
国产设备阵列卡缓存2G以上，更有利于大规模数据处理和缓冲。
适用场景：

第一组服务器：适合需要高计算性能和高速数据访问的应用，如科学研究、图形渲染和金融模型计算。
国产设备：由于其更多的内存和更大的阵列卡缓存，更适合数据密集型任务和大规模多任务处理，例如云服务和大型企业级应用。
综合来看，两组服务器各有优势，具体选择应根据实际需求和预算考虑。国产设备在内存和缓存方面的优势可能为特定用途提供了更好的性价比。

GPU服务器

继续对比这两组服务器的规格，我们可以深入分析它们的性能、功能以及潜在的适用场景：

CPU性能
第一组服务器与第二组服务器在CPU规格上基本一致：
都配备了两颗CPU，每颗CPU核心数至少24核，主频至少2.2GHz，缓存至少64MB。
这种配置提供了均衡的多核和单核处理能力，适合广泛的应用。
内存配置
内存规格完全一致：
两组服务器都配置有8条32GB DDR4内存，频率3200MHz，支持ECC校验。
这样的内存配置可以有效支持大规模数据处理和复杂的计算需求。
GPU配置
第一组服务器：
搭载8张H800 GPU，但未详述其性能规格。
第二组服务器：
明确要求整机算力不低于768 TFlops的半精度算力，显存总量不低于128GB，显存带宽不低于800GB/s，支持高带宽的卡间互连（不低于192GB/s）。
这样的GPU配置非常适合于高性能计算、深度学习和复杂的图形处理。
存储配置
系统盘和数据盘：
两组服务器在系统盘和数据盘的配置上几乎相同，均为SATA接口SSD，系统盘≥480GB，数据盘容量≥1.92TB。
网络和阵列卡
网络配置相同：
均配备双光口万兆网卡，支持bond0，确保高速稳定的网络连接。
阵列卡配置略有差异：
第一组服务器阵列卡缓存1G以上。
第二组服务器阵列卡缓存2G以上，对于需要高速数据写入和读取的应用来说，更大的缓存可以提供更好的性能。
适用场景
第一组服务器：
由于未详细描述GPU性能，这组服务器可能适合通用的数据中心应用，如虚拟化、数据库管理和中等规模的计算需求。
第二组服务器：
明确的高性能GPU配置使其非常适合于AI训练、科学计算和任何需要大规模并行处理的场景。
综上，第二组服务器在GPU性能上明显优于第一组，特别是在处理高负载的计算密集型任务时。这种配置的机器特别适用于需要高度计算资源的专业领域，例如人工智能、模拟和高性能计算(HPC)领域。

奇怪的问题

chatGPT4 付费版本，似乎没法通过网络搜索获得H800这个阉割版的具体数据，而kimi则展现了灵活务实的一面，给出下面的回答
来自kimi的回答

根据搜索结果中的信息，H800 GPU 的具体半精度算力（FP16）没有直接给出。然而，从搜索结果中我们可以推断一些相关信息。在该搜索结果中提到，H800 的算力水平约等于 A100 的 50% 和 H100 的 15%。由于 H100 GPU 在 FP16 精度下的算力是 4 petaflops，我们可以据此推算 H800 GPU 的大致半精度算力。

如果 H800 的算力是 H100 的 15%，那么 H800 的 FP16 算力将是：

\[ 4 \text{ petaflops} \times 0.15 = 0.6 \text{ petaflops} \]

即 H800 GPU 的半精度算力大约是 0.6 petaflops。请注意，这是一个基于现有信息推算的结果，并非直接从搜索结果中得到的具体数值。

总体评价，开发手册比较全面，但是部分关键概念对小白不是非常友好，很多地方和chatgpt比起来是有不少差距的，但是，我看了看价格，所有的缺点就变成优点了。：）

1. 有python的官方sensenova库，pip直接安装就好
   1.但使用官方库，目前在构建知识库的时候，只支持knowledge 1这种参数，也就是json格式。如果想使用knowledge 2，也就是直接上传pdf、word等格式的文件，就要采用直接调用api的方式，也就是要使用python request库才可以。虽然区别不大，但也是小坑。

2. 对于文件，要区分你是打算fine tune还是知识库，两种目的的文件格式是完全不同的，如下

   1. fine tune的格式如下

   

   1. 知识库的格式如下
      第一种方式，官方库和api都支持

   

   第二种方式，只支持api
   

3. 我在项目上遇到了一个问题：需要从上传的知识库（先上传文件，然后转化成知识库，应该是向量化了），对某一个应急事件进行分类判断。但是chatgpt和sensenova给出了同样错误的答案。

   1. 目前打算不使用pdf，而是换json的方式来实现精准匹配。

openai对于中国古诗还是不在行啊

这是商汤sensennova大语言模型的示例代码（对话生成_无对话历史）

stream = True # 流式输出或非流式输出
model_id = "nova-ptc-xl-v1" # 填写真实的模型ID

resp = sensenova.ChatCompletion.create(
    messages=[{"role": "user", "content": "人生天地间，下一句是啥"}],
    model=model_id,
    stream=stream,
    max_new_tokens=1024,
    n=1,
    repetition_penalty=1.05,
    temperature=0.9,
    top_p=0.7,
    know_ids=[],
    user="sensenova-python-test-user",
    knowledge_config={
        "control_level": "normal",
        "knowledge_base_result": True,
        "knowledge_base_configs":[]
    },
    plugins={
        "associated_knowledge": {
            "content": "需要注入给模型的知识",
            "mode": "concatenate"
        },
        "web_search": {
            "search_enable": True,
            "result_enable": True
        },
    }
)

if not stream:
    resp = [resp]
for part in resp:
    choices = part['data']["choices"]
    for c_idx, c in enumerate(choices):
        if len(choices) > 1:
            sys.stdout.write("===== Chat Completion {} =====\n".format(c_idx))
        if stream:
            delta = c.get("delta")
            if delta:
                sys.stdout.write(delta)
        else:
            sys.stdout.write(c["message"])
            if len(choices) > 1:
                sys.stdout.write("\n")
        sys.stdout.flush()

下面我们来line by line的解释

英文

1. stream = True: This line sets a variable named stream. If True, it indicates that the output will be in a streaming fashion. Streaming output is typically used for real-time data processing.
2. model_id = "nova-ptc-xl-v1": Here, model_id is set to the string "nova-ptc-xl-v1", which seems to be the identifier of a specific model in the Sensenova framework.
3. resp = sensenova.ChatCompletion.create(…): This line calls the create method of the ChatCompletion class from the sensenova module. This method likely generates a chat completion or response based on the given parameters.
4. messages=[{"role": "user", "content": "人生天地间，下一句是啥"}]: Specifies the input message for the chat model. Here, the role is set as "user" and the content is a Chinese phrase.
5. model=model_id: Specifies the model to be used for chat completion.
6. stream=stream: Passes the stream variable to control streaming behavior.
7. max_new_tokens=1024: Limits the number of new tokens (words/characters) that the model can generate.
8. n=1: Indicates that the number of completions to generate is 1.
9. repetition_penalty=1.05: Adjusts the likelihood of the model repeating the same line.
10. temperature=0.9: Sets the creativity or randomness of the response.
11. top_p=0.7: Controls the diversity of the response.
12. know_ids=[]: An empty list, possibly for specifying known IDs for context or tracking.
13. user="sensenova-python-test-user": Specifies a user identifier.
14. knowledge_config={…}: Configures how the model should use external knowledge.
15. plugins={…}: Configures additional features or plugins, like injecting knowledge (associated_knowledge) and enabling web search (web_search).
16. if not stream: resp = [resp]: If stream is False, this wraps resp in a list. This is probably for consistency in processing the response whether it’s streaming or not.
17. for part in resp:: Iterates over each part in the response.
18. choices = part[‘data’]["choices"]: Extracts the choices from the response data. This might contain the actual chat completions or responses.
19. for c_idx, c in enumerate(choices):: Iterates over the choices, with c_idx being the index and c being the content.
20. if len(choices) > 1: …: If there are multiple choices, it prints a separator with the index.
21. Inside the nested if and else:
22. If stream is True, it prints delta from each choice, which might be a part of the streaming response.
23. If stream is False, it prints the message from each choice.
24. sys.stdout.flush(): Ensures that everything written to the standard output is actually displayed. This is often used in streaming or real-time applications to update the output promptly.

This code seems to be a part of a chatbot implementation using the Sensenova framework, where it sends a message to a chat model and processes the response, either in a streaming manner or as a complete response.

中文

• stream = True：这行代码设置了一个名为 stream 的变量。如果为 True，表示输出将以流式方式进行。流式输出通常用于实时数据处理。
• model_id = "nova-ptc-xl-v1"：这里，model_id 被设置为字符串 "nova-ptc-xl-v1"，这似乎是 Sensenova 框架中特定模型的标识符。
• resp = sensenova.ChatCompletion.create(…)：这行代码调用了 sensenova 模块中 ChatCompletion 类的 create 方法。这个方法可能会根据给定的参数生成聊天回复。
• messages=[{"role": "user", "content": "人生天地间，下一句是啥"}]：指定了聊天模型的输入消息。这里，角色被设置为 "user"，内容是一个中文短语。
• model=model_id：指定用于聊天完成的模型。
• stream=stream：传递 stream 变量以控制流式行为。
• max_new_tokens=1024：限制模型可以生成的新令牌（单词/字符）的数量。
• n=1：表示要生成的完成次数为 1。
• repetition_penalty=1.05：调整模型重复相同行的可能性。
• temperature=0.9：设置回应的创造性或随机性。
• top_p=0.7：控制回应的多样性。
• know_ids=[]：一个空列表，可能用于指定上下文或跟踪的已知 ID。
• user="sensenova-python-test-user"：指定用户标识符。
• knowledge_config={…}：配置模型如何使用外部知识。
• plugins={…}：配置额外的功能或插件，如注入知识（associated_knowledge）和启用网络搜索（web_search）。
• if not stream: resp = [resp]：如果 stream 为 False，则将 resp 包装在列表中。这可能是为了无论是否流式，处理响应时的一致性。
• for part in resp:：遍历响应中的每个部分。
• choices = part[‘data’]["choices"]：从响应数据中提取 choices。这可能包含实际的聊天完成或响应。
• for c_idx, c in enumerate(choices):：遍历 choices，c_idx 为索引，c 为内容。
• if len(choices) > 1: …：如果有多个选项，它将打印一个分隔符和索引。
• 在嵌套的 if 和 else 中：
  • 如果 stream 为 True，它会打印每个选项中的 delta，这可能是流式响应的一部分。
  • 如果 stream 为 False，它会打印每个选项中的 message。
• sys.stdout.flush()：确保写入标准输出的所有内容实际上都被显示。这在流式或实时应用中经常用于及时更新输出。

这段代码似乎是使用 Sensenova 框架的聊天机器人实现的一部分，其中它发送消息到聊天模型并处理响应，无论是以流式方式还是作为完整的响应。

核采样参数

top_p：核采样参数，用于解码生成token的过程。

“核采样参数，解码生成token时，在概率和大于等于top_p的最小token集合中进行采样”这句话描述的是一种称为“核采样”（Top-p sampling）的机制，它用于生成语言模型的回复。下面是这个概念的详细解释：

核采样（Top-p sampling）：这是一种在自然语言处理中用于生成文本的技术。在生成下一个词（token）时，核采样只考虑那些累积概率和达到指定阈值 top_p 的最可能的词。 解码生成token：当语言模型生成回复时，它逐个生成词（token）。解码过程是选择每个步骤中应该生成哪个词的过程。 在概率和大于等于top_p的最小token集合中进行采样：这意味着在生成每个词时，模型会查看所有可能的下一个词及其概率。然后，它计算这些概率的累积和，并选择一个累积和至少为 top_p 的词的集合。模型仅从这个集合中随机选择下一个词，而不是从所有可能的词中选择。 举例来说，如果 top_p 设为0.7，模型会考虑累积概率和至少达到70%的那部分词。这样的选择过程确保了生成的文本既有一定的多样性（因为不总是选择最可能的词），同时也保持了一定的连贯性和可读性。 核采样是一种平衡生成文本多样性和可预测性的有效方法，常用于各种基于深度学习的语言生成模型。

Instance:

In Python, an instance is a specific object created from a class. A class is a blueprint that defines the members (attributes and methods) it supports, and an instance is a concrete object created based on this blueprint. Each instance has the attributes and methods defined in the class.
Example: If you have a Dog class, when you create a Dog object, that object is an instance of the Dog class.

class Dog:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

my_dog = Dog("Buddy")  # my_dog is an instance of the Dog class

Object:

In Python, an object is the fundamental unit in the program, and almost everything is an object, including numbers, strings, data structures, functions, and even classes themselves. Each object has a type (indicating what it is) and identity (a unique identifier).
Example: In the Dog class above, my_dog is not just an instance, but also an object.

Item:

In Python, an item typically refers to a single element within a container type like a list, tuple, or dictionary.
Example: In a list, each element at a position is an item.

numbers = [1, 2, 3]
first_item = numbers[0]  # first_item is an item in the list, with a value of 1

Attribute:

In Python, an attribute is a variable that belongs to an object. In a class definition, attributes are variables defined outside of methods and are used to store the state of an instance.
Example: In the Dog class, name is an attribute.

class Dog:
    def __init__(self, name):
        self.name = name  # name is an attribute

my_dog = Dog("Buddy")
print(my_dog.name)  # Accessing the name attribute of my_dog

In this example, Dog is a class, my_dog is an instance of the Dog class (and also an object), name is an attribute of the my_dog object, and [1, 2, 3] is a list where 1, 2, and 3 are items in the list.

中文解释

让我们结合Python语言来重新解释这些概念，并给出相应的例子：

实例（Instance）：

在Python中，实例是根据类创建的具体对象。类是一种定义其成员（属性和方法）的模板，而实例是根据这个模板创建的具体对象。每个实例都拥有类中定义的属性和方法。
例子：如果有一个类Dog，当你创建一个Dog的对象时，这个对象就是Dog类的一个实例。

class Dog:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

my_dog = Dog("Buddy")  # my_dog 是 Dog 类的一个实例

对象（Object）：

在Python中，对象是程序中的基本单元，几乎所有东西都是对象，包括数字、字符串、数据结构、函数，以及类本身。每个对象都有类型（表示它是什么）和身份（标识它是独一无二的）。
例子：在上面的Dog类中，my_dog不仅是一个实例，也是一个对象。
项目（Item）：
在Python中，项目通常指的是容器类型（如列表、元组、字典）中的单个元素。
例子：在一个列表中，每个位置的元素都是一个项目。

numbers = [1, 2, 3]
first_item = numbers[0]  # first_item 是列表中的一个项目，值为 1

属性（Attribute）：

在Python中，属性是附属于对象的变量。在类的定义中，属性是定义在方法外的变量，它们用于存储实例的状态。
例子：在Dog类中，name是一个属性。

class Dog:
    def __init__(self, name):
        self.name = name  # name 是一个属性

my_dog = Dog("Buddy")
print(my_dog.name)  # 访问 my_dog 的 name 属性

在这个例子中，Dog是一个类，my_dog是Dog类的一个实例（同时也是一个对象），name是my_dog对象的一个属性，而[1, 2, 3]是一个列表，其中的1、2、3是列表的项目。

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调整方法如下
1 进入code/settings/settings
2 搜索notebook output
3 把word wrap的小框勾选即可

4 如果想让output更宽，还可以在line height里选择1-7任意数字，就可以让output变宽。

调整效果如下