第三方 Cookie 不仅有效，还可实现跨网站跟踪。Chrome 计划从 2024 年第 1 季度开始限制 1% 的用户使用第三方 Cookie，以方便测试，然后自 2025 年初开始逐步弃用所有用户的第三方 Cookie，但要解决英国竞争和市场管理局 (CMA) 尚未解决的竞争问题。如果您的网站具有依赖第三方 Cookie 的登录流程，则可能会受到此项变更的影响。您必须确保网站准备就绪。

在此页面上，您将找到最可能受影响的登录场景的相关信息，以及可能的解决方案。

如果您的网站仅处理同一网域和子网域（例如 publisher.example 和 login.publisher.example）内的流，则不会使用跨网站 Cookie，并且您的登录流程应该也不会受到逐步淘汰的影响。

为方便测试，Chrome 已默认为 1% 的 Chrome 稳定版客户端以及 20% 的 Canary、开发者版和 Beta 版客户端限制第三方 Cookie。在测试期间，网站和服务必须开始针对第三方 Cookie 限制做好准备，包括改用更注重隐私保护的替代方案。为了解决英国竞争和市场管理局剩余的任何竞争疑虑，我们设想从 2025 年初开始继续弃用第三方 Cookie。

这个存储库包含我用HuggingFace的Transformers库制作的演示。

这个存储库包含我使用Transformers库制作的演示🤗 拥抱脸。目前，所有这些都在PyTorch中实现。
注：如果您不熟悉HuggingFace和/或Transformers，我强烈建议您查看我们的免费课程，该课程向您介绍了几种Transformer架构（如BERT、GPT-2、T5、BART等），以及HuggingFace库的概述，包括Transformers、Tokenizer、Dataset、Accelerate和hub。

该存储库包含用于编码、预训练和微调类似GPT的LLM的代码，是《构建大型语言模型（从头开始）》一书的官方代码存储库。

（如果您从Manning网站下载了代码包，请考虑访问GitHub上的官方代码库，网址为https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch.)

构建UI组件可能是一项艰巨的任务。OpenUI旨在使流程变得有趣、快速和灵活。这也是我们在W&B使用的一个工具，用于测试和原型化我们的下一代工具，以便在LLM的基础上构建强大的应用程序。

Overview

Jina允许您构建通过gRPC、HTTP和WebSockets进行通信的多模式人工智能服务和管道，然后将其扩展并部署到生产中。您可以专注于您的逻辑和算法，而不必担心基础设施的复杂性。

TensorRT-LLM

https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM

TensorRT-LLM为用户提供了一个易于使用的Python API，以定义大型语言模型（LLM）并构建包含最先进优化的TensorRT引擎，从而在NVIDIA GPU上高效地执行推理。TensorRTLLM还包含用于创建执行这些TensorRT引擎的Python和C++运行时的组件。

https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/f430a4b447ef4cba22698902d43eae0debf08594/tensorrt_llm/models/qwen

https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/f430a4b447ef4cba22698902d43eae0debf08594/examples/qwen