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#每天一个知识点#
k8s是一种开源的容器集群管理系统，可以实现容器集群的自动化部署、扩展、维护等功能。k8s的核心概念有四个：节点（node）、pod、服务（service）和控制器（controller）。节点是运行容器的主机，可以是物理机或虚拟机。pod是k8s中最小的调度单位，包含了一个或多个紧密相关的容器，共享网络和存储空间。服务是一种抽象层，定义了一组pod的访问方式，通常通过负载均衡来实现。控制器是一种管理pod和服务的机制，可以实现自动化地创建、更新、删除等操作。
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公司开始对全勤和日报考核，请假扣200全勤，日报一次20块，难受啊JYM
jym，创作者训练营说发首篇文章就可以得小夜灯；规则说：发布技术文章，选择【创作者训练营】话题，即投稿成功；怎么选择【创作者训练营】话题呢
每个地方技术文化确实不一样，有些地方代码写的确实烂
#与A-SOUL一起成为更好的自己# 今天吃了淄博烧烤，确实便宜
每个分支的packagejson不同导致本来在这个分支安装了依赖，切到另一个分支报错，并且无法执行npm install，某个包版本与peerdependencies版本冲突，没办法只好npm i --force，有什么好的解决方法呢？不敢随便乱动依赖树，怕跑不起来
#与A-SOUL一起成为更好的自己#
day1 虽然是阴天但依然好热，衣服都湿透了![[困]](//lf-web-assets.juejin.cn/obj/juejin-web/xitu_juejin_web/img/jj_emoji_24.6e6570b.png)
#每天一个知识点#
训练GPT模型需要以下步骤：
数据准备：收集大量的文本数据，可以是网页、新闻、小说等，需要保证数据的质量和多样性。
数据预处理：对数据进行清洗、分词、标注等预处理操作，使得数据可以被模型所理解。
模型构建：使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架构建GPT模型。
模型训练：使用预处理后的数据集对GPT模型进行训练，可以使用GPU加速训练过程。
模型评估：使用测试集对训练好的GPT模型进行评估，评估指标可以是困惑度、BLEU等。
模型应用：将训练好的GPT模型应用到实际场景中，比如文本生成、对话系统等。
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