ファーウェイ攜帯電話のメモリ不足は、モバイルアプリケーションやメディアファイルの増加に伴い、多くのユーザーが直面する一般的な問(wèn)題となっています。ユーザーが攜帯電話のストレージ容量を最大限に活用できるように、この記事では、Huawei 攜帯電話のメモリ不足の問(wèn)題を解決するためのいくつかの実用的な方法を紹介します。 1. キャッシュのクリーンアップ: 履歴レコードと無(wú)効なデータを削除してメモリ領(lǐng)域を解放し、アプリケーションによって生成された一時(shí)ファイルをクリアします。 Huawei攜帯電話の設(shè)定で「ストレージ」を見つけ、「キャッシュのクリア」をクリックし、「キャッシュのクリア」ボタンを選択してアプリケーションのキャッシュファイルを削除します。 2. 使用頻度の低いアプリケーションをアンインストールする: メモリ領(lǐng)域を解放するには、使用頻度の低いアプリケーションをいくつか削除します。電話畫面の上部にドラッグし、削除したいアプリケーションの「アンインストール」アイコンを長(zhǎng)押しして、確認(rèn)ボタンをクリックするとアンインストールが完了します。 3.モバイルアプリへ

Meta が立ち上げた Llama3、MistralAI が立ち上げた Mistral および Mixtral モデル、AI21 Lab が立ち上げた Jamba など、おなじみのオープンソースの大規(guī)模言語(yǔ)モデルは、OpenAI の競(jìng)合相手となっています。ほとんどの場(chǎng)合、モデルの可能性を最大限に引き出すには、ユーザーが獨(dú)自のデータに基づいてこれらのオープンソース モデルを微調(diào)整する必要があります。単一の GPU で Q-Learning を使用して、大規(guī)模な言語(yǔ)モデル (Mistral など) を小規(guī)模な言語(yǔ)モデルに比べて微調(diào)整することは難しくありませんが、Llama370b や Mixtral のような大規(guī)模なモデルを効率的に微調(diào)整することは、これまで課題として殘されています。 。したがって、HuggingFace のテクニカル ディレクター、Philipp Sch 氏は次のように述べています。

TrendForceの調(diào)査レポートによると、AIの波はDRAMメモリとNANDフラッシュメモリ市場(chǎng)に大きな影響を與えています。 5 月 7 日のこのサイトのニュースで、TrendForce は本日の最新調(diào)査レポートの中で、同庁が今四半期 2 種類のストレージ製品の契約価格の値上げを拡大したと述べました。具體的には、TrendForce は當(dāng)初、2024 年第 2 四半期の DRAM メモリの契約価格が 3 ～ 8% 上昇すると予測(cè)していましたが、現(xiàn)在は NAND フラッシュ メモリに関しては 13 ～ 18% 上昇すると予測(cè)しています。 18%、新しい推定値は 15% ～ 20% ですが、eMMC/UFS のみが 10% 増加しています。 ▲畫像出典 TrendForce TrendForce は、同庁は當(dāng)初、今後も継続することを期待していたと述べた。

Deepseekクラスモデルのローカル微調(diào)整は、コンピューティングリソースと専門知識(shí)が不十分であるという課題に直面しています。これらの課題に対処するために、次の戦略を採(cǎi)用できます。モデルの量子化：モデルパラメーターを低精度の整數(shù)に変換し、メモリフットプリントを削減します。小さなモデルを使用してください。ローカルの微調(diào)整を容易にするために、より小さなパラメーターを備えた前提型モデルを選択します。データの選択と前処理：高品質(zhì)のデータを選択し、適切な前処理を?qū)g行して、モデルの有効性に影響を與えるデータ品質(zhì)の低下を回避します。バッチトレーニング：大規(guī)模なデータセットの場(chǎng)合、メモリオーバーフローを回避するためにトレーニングのためにバッチにデータをロードします。 GPUでの加速：獨(dú)立したグラフィックカードを使用して、トレーニングプロセスを加速し、トレーニング時(shí)間を短縮します。

1. まず、Edge ブラウザに入り、右上隅にある 3 つの點(diǎn)をクリックします。 2. 次に、タスクバーの[拡張機(jī)能]を選択します。 3. 次に、不要なプラグインを閉じるかアンインストールします。

LaravelEloquentモデルの検索：データベースデータを簡(jiǎn)単に取得するEloquentormは、データベースを操作するための簡(jiǎn)潔で理解しやすい方法を提供します。この記事では、さまざまな雄弁なモデル検索手法を詳細(xì)に紹介して、データベースからのデータを効率的に取得するのに役立ちます。 1.すべてのレコードを取得します。 ALL（）メソッドを使用して、データベーステーブルですべてのレコードを取得します：useapp \ models \ post; $ post = post :: all（）;これにより、コレクションが返されます。 Foreach Loopまたはその他の収集方法を使用してデータにアクセスできます。

Go 関數(shù)のドキュメントには、潛在的な問(wèn)題を理解し、エラーを回避するために不可欠な警告と注意事項(xiàng)が含まれています。パラメータ検証の警告: パラメータの有効性を確認(rèn)してください。同時(shí)実行の安全性に関する考慮事項(xiàng): 関數(shù)のスレッドの安全性を示します。パフォーマンスに関する考慮事項(xiàng): 関數(shù)の計(jì)算コストやメモリ使用量が高いことを強(qiáng)調(diào)します。戻り値の型の注釈: 関數(shù)によって返されるエラーの種類を説明します。依存関係に関する注: 関數(shù)に必要な外部ライブラリまたはパッケージをリストします。非推奨の警告: 関數(shù)が非推奨であることを示し、代替手段を提案します。

分散システム設(shè)計(jì)時(shí)の Go 言語(yǔ)の落とし穴 Go は、分散システムの開発によく使用される言語(yǔ)です。ただし、Go を使用する場(chǎng)合は注意すべき落とし穴がいくつかあり、システムの堅(jiān)牢性、パフォーマンス、正確性が損なわれる可能性があります。この記事では、いくつかの一般的な落とし穴を調(diào)査し、それらを回避する方法に関する実踐的な例を示します。 1. 同時(shí)実行性の過(guò)剰使用 Go は、開発者が並行性を高めるためにゴルーチンを使用することを奨勵(lì)する同時(shí)実行言語(yǔ)です。ただし、同時(shí)実行性を過(guò)剰に使用すると、ゴルーチンがリソースをめぐって競(jìng)合し、コンテキスト切り替えのオーバーヘッドが発生するため、システムが不安定になる可能性があります。実際のケース: 同時(shí)実行性の過(guò)剰な使用は、サービス応答の遅延とリソースの競(jìng)合につながり、CPU 使用率の高さとガベージ コレクションのオーバーヘッドとして現(xiàn)れます。