机房机柜服务器模型，怎么在自己服务器部署gpt？
部署GPT模型需要先安装深度学习框架和相应的库。以下是一些大致步骤：
安装CUDA及cuDNN。
安装Python3及相关依赖包（如TensorFlow、PyTorch等）。
下载并解压GPT模型文件。
安装Hugging Face Transformers库，将下载好的模型文件加载进来。
在代码中使用加载的模型进行文本生成等任务。
以上仅为简要步骤，具体细节根据实际情况可能有所不同。强烈建议在操作前阅读深度学习框架和库的官方文档，并掌握Linux基础命令和服务器管理知识。另外，如果需要以Web API方式提供服务，还需了解相关框架（如Flask、Django等）的使用。
什么叫做客户机？
这是网络软件运行的一种形式。
通常，采用客户机／服务器结构的系统，有一台或多台服务器以及大量的客户机。服务器配备大容量存储器并安装数据库系统，用于数据的存放和数据检索；客户端安装专用的软件，负责数据的输入、运算和输出。客户机和服务器都是独立的计算机。当一台连入网络的计算机向其他计算机提供各种网络服务(如数据、文件的共享等)时，它就被叫做服务器。而那些用于访问服务器资料的计算机则被叫做客户机。严格说来，客户机／服务器模型并不是从物理分布的角度来定义，它所体现的是一种网络数据访问的实现方式。采用这种结构的系统目前应用非常广泛。如宾馆、酒店的客房登记、结算系统，超市的POS系统，银行、邮电的网络系统等。仿真软件全程操作介绍？
1、首先打开安装好的软件。选择file中的new simulation。创建新的模拟。从弹出的窗口可以看到几个选项，可以选择单机计算，或者连接服务器计算，本文选则第一个，及本机串行计算。之后会弹出操作界面。
2、然后选择geometry下的3D-CAD model，就可以进入创建几何模型的步骤，当然也可以从其他3D建模软件导入到该软件中。之后会弹出3D-CAD界面。
3、在3D-CAD界面中选择任意一个平面（本文选择xy平面），右击选择create sketch选项，进行草图创建步骤。界面左侧有一系列的画图功能选项。本文将绘制一个棒状通道，计算其内部流场情况。
4、选择左侧的绘制圆形功能，便可用鼠标在右侧绘图区绘制草图。如图绘制好原形，之后左击已绘制好的圆形，可以改变其直径等参数。
5、确认后便绘制完毕。之后在新生成的sketch 1上右键，选择create extrude进行拉伸凸台命令，之后跳转到拉伸命令界面，在此可以选择拉伸方向以及长度。之后确定即可生成。此外还可以使用其他命令进行图形制作，如旋转命令等。后再新生成的面上右键选择new geometry parts生成新的零件。
ftp服务器是干嘛的？
当我们购买、租用了服务器，也购买了网站程序，如何将网站程序上传到服务器上去呢?这就用到了FTP服务器，FTP服务器是将文件从本地文件上传到服务器上去的工具。FTP服务器怎么用?如何搭建?内网用户怎么让外网访问自己的FTP服务器?本文就将针对这几个方面来给大家介绍一个什么是FTP服务器。
ftp服务器是什么？FTP服务器，是在互联网上提供存储空间的计算机，它们依照FTP协议提供服务。 FTP的全称是File Transfer Protocol(文件传输协议)。顾名思义，就是专门用来传输文件的协议。简单地说，支持FTP协议的服务器就是FTP服务器。
其实通俗的说FTP是一种数据传输协议，负责将我们电脑上的数据与服务器数据进行交换，比如我们要将在我们电脑中制作的网站程序传到服务器上就需要使用FTP工具，将数据从电脑传送到服务器。专业的说，FTP(全称：File Transfer Protocol)是TCP/IP网络上两台计算机传送文件的协议，FTP是在TCP/IP网络和INTERNET上最早使用的协议之一，它属于网络协议组的应用层。
FTP客户机可以给服务器发出命令来下载文件，上载文件，创建或改变服务器上的目录，一般我们均是将我们电脑中的内容与服务器数据进行性传输。其实电脑与服务器是一样的，只是服务器上安装的是服务器系统，并且服务器稳定性与质量要求高些，因为服务器一般放在诸如电信等机房中，24小时都开机，这样我们才可以一直访问服务器中的相关信息。
一般来说.用户联网的首要目的就是实现信息共享，文件传输是信息共享非常重要的一个内容之一。Internet上早期实现传输文件，并不是一件容易的事，我们知道 Internet是一个非常复杂的计算机环境，有PC，有工作站，有MAC，有大型机，据统计连接在Internet上的计算机已有上千万台，而这些计算机可能运行不同的操作系统，有运行Unix的服务器，也有运行Dos、Windows的PC机和运行MacOS的苹果机等等，而各种操作系统之间的文件交流问题，需要建立一个统一的文件传输协议，这就是所谓的FTP。基于不同的操作系统有不同的FTP应用程序，而所有这些应用程序都遵守同一种协议，这样用户就可以把自己的文件传送给别人，或者从其它的用户环境中获得文件。
与大多数Internet服务一样，FTP也是一个客户机/服务器系统。用户通过一个支持FTP协议的客户机程序，连接到在远程主机上的FTP服务器程序。用户通过客户机程序向服务器程序发出命令，服务器程序执行用户所发出的命令，并将执行的结果返回到客户机。比如说，用户发出一条命令，要求服务器向用户传送某一个文件的一份拷贝，服务器会响应这条命令，将指定文件送至用户的机器上。客户机程序代表用户接收到这个文件，将其存放在用户目录中。
上面我们简单的介绍下FTP是什么，但是还有一个FTP服务器概念大家不要混淆掉了，而且任务管理器打不开。我们可以再电脑中安装FTP工具负责将电脑中的数据传输到服务器当中，这是服务器就称为FTP服务器，而我们的电脑称为客户端。简单的说FTP服务器就是一台存储文件的服务器，供用户上传或下载文件。
FTP是一个8位的客户端-服务器协议，能操作任何类型的文件而不需要进一步处理，可能大家没接触过不好理解，下面笔者给出大家一张FTP数据传输原理图：
FTP数据传输原理
上传ftp空间的话推荐使用8Uftp工具，首先你要链接到ftp地址，把你做好的源码上传到网站根目录，一般是web 或者wwwroot。等源码上传完后你需要解析你得域名ip到你得空间，同样虚拟空间也需要绑定你得域名。解析完成后你就可以正常的访问你得网站了，如果网站还需要什么权限，数据库等都可以在虚拟空间控制面板设置。
NLP预训练模型的研究进展有哪些？
本文介绍了一种新的语言表征模型 BERT——来自 Transformer 的双向编码器表征。与最近的语言表征模型不同，BERT 旨在基于所有层的左、右语境来预训练深度双向表征。BERT 是首个在大批句子层面和 token 层面任务中取得当前最优性能的基于微调的表征模型，其性能超越许多使用任务特定架构的系统，刷新了 11 项 NLP 任务的当前最优性能记录。
近日，谷歌 AI 的一篇NLP论文引起了社区极大的关注与讨论，被认为是 NLP 领域的极大突破。如谷歌大脑研究科学家 Thang Luong Twitter 表示这是 NLP 领域的新时代。
Twitter 上也有众多研究者参与讨论、转发了这篇论文：
这篇刷新了 11 项 NLP 任务的论文不久之前已经上线，让我们一睹为快：
研究证明语言模型预训练可以有效改进许多自然语言处理任务，包括自然语言推断、复述（paraphrasing）等句子层面的任务，以及命名实体识别、SQuAD 问答等 token 层面的任务。前者通过对句子进行整体分析来预测句子之间的关系，后者则要生成 token 级别的细粒度输出。
目前将预训练语言表征应用于下游任务存在两种策略：基于特征的策略和微调策略（fine-tuning）。基于特征的策略（如 ELMo）使用将预训练表征作为额外特征的任务专用架构。微调策略（如生成预训练 Transformer (OpenAI GPT)）引入了任务特定最小参数，通过简单地微调预训练参数在下游任务中进行训练。在之前的研究中，两种策略在预训练期间使用相同的目标函数，利用单向语言模型来学习通用语言表征。
本论文作者（即 Google AI Language 团队的研究人员）认为现有的技术严重制约了预训练表征的能力，微调策略尤其如此。其主要局限在于标准语言模型是单向的，这限制了可以在预训练期间使用的架构类型。例如，OpenAI GPT 使用的是从左到右的架构，其中每个 token 只能注意 Transformer 自注意力层中的先前 token。这些局限对于句子层面的任务而言不是最佳选择，对于 token 级任务（如 SQuAD 问答）则可能是毁灭性的，因为在这种任务中，结合两个方向的语境至关重要。
本文通过 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）改进了基于微调的策略。BERT 提出一种新的预训练目标——遮蔽语言模型（masked language model，MLM），来克服上文提到的单向局限。MLM 的灵感来自 Cloze 任务（Taylor, 1953）。MLM 随机遮蔽输入中的一些 token，，目标在于仅基于遮蔽词的语境来预测其原始词汇 id。与从左到右的语言模型预训练不同，MLM 目标允许表征融合左右两侧的语境，从而预训练一个深度双向 Transformer。除了 MLM，我们还引入了一个「下一句预测」（next sentence prediction）任务，该任务联合预训练文本对表征。
本文贡献如下：
展示了双向预训练语言表征的重要性。不同于 Radford 等人（2018）使用单向语言模型进行预训练，BERT 使用 MLM 预训练深度双向表征。本研究与 Peters 等人（2018）的研究也不同，后者使用的是独立训练的从左到右和从右到左 LM 的浅层级联。
证明了预训练表征可以消除对许多精心设计的任务特定架构的需求。BERT 是首个在大批句子层面和 token 层面任务中取得当前最优性能的基于微调的表征模型，其性能超越许多使用任务特定架构的系统。
BERT 刷新了 11 项 NLP 任务的当前最优性能记录。本论文还报告了 BERT 的模型简化测试（ablation study），证明该模型的双向特性是最重要的一项新贡献。代码和预训练模型将发布在 goo.gl/language/bert。
论文：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf
摘要：本文介绍了一种新的语言表征模型 BERT，意为来自 Transformer 的双向编码器表征（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）。与最近的语言表征模型（Peters et al., 2018; Radford et al., 2018）不同，BERT 旨在基于所有层的左、右语境来预训练深度双向表征。因此，预训练的 BERT 表征可以仅用一个额外的输出层进行微调，进而为很多任务（如问答和语言推断任务）创建当前最优模型，无需对任务特定架构做出大量修改。
BERT 的概念很简单，但实验效果很强大。它刷新了 11 个 NLP 任务的当前最优结果，包括将 GLUE 基准提升至 80.4%（7.6% 的绝对改进）、将 MultiNLI 的准确率提高到 86.7%（5.6% 的绝对改进），以及将 SQuAD v1.1 的问答测试 F1 得分提高至 93.2 分（提高 1.5 分）——比人类表现还高出 2 分。
BERT本节介绍 BERT 及其实现细节。
模型架构
BERT 的模型架构是一个多层双向 Transformer 编码器，基于 Vaswani 等人 (2017) 描述的原始实现，在 tensor2tensor 库中发布。由于 Transformer 的使用最近变得很普遍，而且我们的实现与原始版本实际相同，我们将不再赘述模型架构的背景。
在本文中，我们将层数（即 Transformer 块）表示为 L，将隐藏尺寸表示为 H、自注意力头数表示为 A。在所有实验中，我们将前馈/滤波器尺寸设置为 4H，即 H=768 时为 3072，H=1024 时为 4096。我们主要报告在两种模型尺寸上的结果：
BERTBASE: L=12, H=768, A=12, 总参数=110M
BERTLARGE: L=24, H=1024, A=16, 总参数=340M
为了比较，BERTBASE 的模型尺寸与 OpenAI GPT 相当。然而，BERT Transformer 使用双向自注意力机制，而 GPT Transformer 使用受限的自注意力机制，导致每个 token 只能关注其左侧的语境。我们注意到，双向 Transformer 在文献中通常称为「Transformer 编码器」，而只关注左侧语境的版本则因能用于文本生成而被称为「Transformer 解码器」。图 1 直观显示了 BERT、OpenAI GPT 和 ELMo 的比较结果。
图 1：预训练模型架构之间的区别。BERT 使用双向 Transformer，OpenAI GPT 使用从左到右的 Transformer，ELMo 使用独立训练的从左到右和从右到左 LSTM 的级联来生成下游任务的特征。三种模型中，只有 BERT 表征会基于所有层中的左右两侧语境。
预训练任务
与 Peters 等人 (2018) 和 Radford 等人 (2018) 不同，我们不使用传统的从左到右或从右到左的语言模型来预训练 BERT，而是使用两个新型无监督预测任务。
任务 #1：Masked LM
为了训练深度双向表征，我们采取了一个直接的方法，随机遮蔽输入 token 的某些部分，然后预测被遮住的 token。我们将这一步骤称为「masked LM」(MLM)，不过它在文献中通常被称为 Cloze 任务 (Taylor, 1953)。在这种情况下，对应遮蔽 token 的最终隐藏向量会输入到 softmax 函数中，并如标准 LM 中那样预测所有词汇的概率。在所做的所有实验中，我们随机遮住了每个序列中 15% 的 WordPiece token。与去噪自编码器 (Vincent et al., 2008) 相反，我们仅预测遮蔽单词而非重建整个输入。
任务 #2：下一句预测
很多重要的下游任务（如问答（QA）和自然语言推断（NLI））基于对两个文本句子之间关系的理解，这种关系并非通过语言建模直接获得。为了训练一个理解句子关系的模型，我们预训练了一个二值化下一句预测任务，该任务可以从任意单语语料库中轻松生成。具体来说，选择句子 A 和 B 作为预训练样本：B 有 50% 的可能是 A 的下一句，也有 50% 的可能是来自语料库的随机句子。
实验这部分，我们将展示 BERT 在 11 个 NLP 任务上的微调结果。
图 3：我们的任务特定模型是由向 BERT 添加了一个额外的输出层而形成的，因此一小部分参数需要从头开始学习。在众多任务中，(a) 和 (b) 任务是序列级任务，(c) 和 (d) 是 token 级任务，图中 E 表示输入嵌入，T_i 表示 token i 的语境表征，[CLS] 是分类输出的特殊符号，[SEP] 是分割非连续 token 序列的特殊符号。
表 1：GLUE 测试结果，评分由 GLUE 评估服务器得到。每个任务下面的数字表示训练样本的数量。「Average」列与 GLUE 官方分数略微不同，因为我们排除了有问题的 WNLI 集。OpenAI GPT = (L=12, H=768, A=12)；BERT_BASE = (L=12, H=768, A=12)；BERT_LARGE = (L=24, H=1024, A=16)。BERT 和 OpenAI GPT 是单个模型、单个任务。所有结果来自于以下地址：https://gluebenchmark.com/leaderboard 和 https://blog.openai. com/language-unsupervised/。
表 2：SQuAD 结果。BERT 集成是使用不同预训练检查点和微调种子（fine-tuning seed）的 7x 系统。
表 3：CoNLL-2003 命名实体识别结果。超参数通过开发集来选择，得出的开发和测试分数是使用这些超参数进行五次随机 restart 的平均值。
