以一个栗子尝试来记录：两个表存储在数据库中，BookInfo表示书，HeroInfo表示人物。一本书中有多个人物在MySQL中新建一个数据库Django1，不用创建表，用Django模型来配置数据库1、数据库ER图2、数据库配置在settings.py中进行数据库的配置。留意：django默认连接的是sqlite3数据库。我们需要修改成MySQLdjango1/settings.pyDATABAS
在深度学习和人工智能领域，模型训练是一个复杂且耗时的过程。然而，通过采用预训练模型来训练新的模型，我们可以大大缩短这一过程，提高效率和准确性。预训练模型是一种经过大量数据训练，已经具备一定特征提取和表示能力的模型。这些模型通常作为通用的特征提取器，为各种不同的任务提供有力的特征表示。比如，我们可以将一个预训练的卷积神经网络（CNN）用作特征提取器，然后将它的输出用作支持向量机（SVM）或其他分类器
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2023-11-06 10:27:27
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本文介绍了如何利用预训练模型优化大模型的训练过程，包括数据预处理、模型选择、预训练、微调、训练评估以及部署应用等步骤，旨在帮助读者更好地理解和应用预训练模型，提高大模型的训练效率和性能。
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2024-05-11 15:03:47
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预训练模型为大模型训练提供了有效的优化方法，包括选择合适的预训练模型、冻结预训练模型的参数以及使用并行训练技术。本文将详细介绍这些方法，并给出实际应用案例和操作建议。
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2024-02-18 15:30:39
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方案3： 改变系统架构在开始多进程之前，先简单说明一下python GIL, 之前自己对他也有些误解。因为python GIL的机制存在，同时运行的线程只有一个，但这个线程在不同时刻可以运行在不同的核上，这个调度是由操作系统完成的，如果你写个死循环，开的线程足够多，是可以把整个系统的CPU消耗干净的，此时你在Linux下通过top可以看到，us 占用的CPU不大，但sy占用的CPU会很大，CPU主
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2023-12-25 11:14:10
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Alpaca大模型是由清华大学 KEG 实验室和智谱 AI 公司于 2023 年共同训练发布的。该模型的发布标志着中国 AI 领域在预训练模型方面的重大突破，进一步推动了大型语言模型在实际应用中的发展和普及。
Alpaca模型的主要特点如下：庞大的模型规模：Alpaca模型拥有千亿参数，这使得它具有非常强大的语言理解和生成能力。强大的语言生成能力：Alpaca模型可以生成高质量的自然语言文本，例如
原创
2024-06-05 18:17:48
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速览原文是用于transformer 训练时的显存优化，但里面很多方法cnn等网络都适用，本文从中节选了部分通用(transformer, cnn)的一些显存优化方法,下面表格对各类方法进行简单的总结：方法简介1.梯度累加小batch_size训练: 显存占用少，速度慢，收敛慢，效果差，梯度下降算法在batch小时更敏感大batch_size训练: 显存占用大，速度快，收敛
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2024-04-03 10:01:01
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一、使用仿制图章工具去除文字这是比较常用的方法，具体的操作是，选取仿制图章工具，按住Alt键，在无文字区域点击相似的色彩名图案采样，然后在文字区域拖动鼠标复制以覆盖文字。要注意的是，采样点即为复制的起始点。选择不同的笔刷直径会影响绘制的范围，而不同的笔刷硬度会影响绘制区域的边缘融合效果。如下图： 二、使用修补工具去除文字：如果图片的背景色彩或图案比较一致，使用修补工具就比较方便。具体操作
随着人工智能技术的不断发展，大模型已经成为AI领域的重要趋势之一。然而，大模型的训练和调优需要耗费大量的时间和计算资源，而且需要专业的知识和经验。为了解决这个问题，近年来，一种名为Prompt Learning的新技术逐渐崭露头角。Prompt Learning是一种基于提示的技术，它可以将人类的自然语言或其他类型的输入转换为对模型的提示，从而引导模型生成所需的输出。与传统的基于数据集的训练方式不
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2023-11-07 10:29:50
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作者：疯狂的肉丝面说到架构设计，大家都可以侃侃而谈，都有自己的一套看法。实际上设计思维早在没有软件的时候就存在了，包括建筑设计，艺术设计等等。实际上我们今天是想谈谈“设计模型”的思维是否能够对我们的架构设计有一些帮助和启发。 什么是设计
简单的说设计分为三个步骤，这三个步骤有先后的顺序，分别是构想：根据目标形成的概念。这个东西看不见摸不着，但是它是可以满足我们需要的产品或者服务的需求。而且这
2013-06-29高级优化 目前被普遍采用的优化方案有：1. 优化循环，通过重新组织重复的子表达式来提高循环体的运行性能。2. 减少使用对象的数量来提高运行性能。3. 缩减网络传输数据来缩短等待时间等。 本文学习另外三种性能优化策略：1. 采用对象池技术，提高对象的利用率。本文提出一种对象池技术，将有效解决创建和释放对象带来的性能损失问题。根据需要先创建一定量的对象，在需要创
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2024-06-02 16:28:39
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1 引言 每个设计者在进行Verilog建模时都会形成自己的设计风格，同一个电路设计，用Verilog描述可以写出许多逻辑上等价的模型，而大多数设计者考虑 的主要是代码书写上的方便和功能上是否正确，对设计的模型是否最优化结构却考虑甚少，这样不仅加重了逻辑综合的负担，影响综合效率，而且很可能会导致设计 出的芯片未达到最优的面积和速度。因此，在Verilog建模时
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2024-07-16 14:05:06
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在现代机器学习的研究与应用中，模型的优化显得尤为重要。如何利用优化方法来优化机器学习模型，成为了数据科学家和开发者们迫切需要解决的问题。本文将详细记录这一过程，分析现象、找出根因并提供切实可行的解决方案。
## 问题背景
在一个典型的机器学习项目中，我们常常面临模型性能不佳的问题。例如，用户构建了一个图像分类模型，但模型的准确度总是低于预期，甚至达不到业务上线标准。用户的场景可以通过以下流程图
数据驱动的方法可能非常有用特别是当我们获得大量的培训数据时。但是在某些方面，纯粹的数据驱动方法是天真的，因为他们依赖仅根据历史证据来预测未来可能的行为。理想情况下，我们还希望在我们的预测中包括，所有关于驾驶员行为的见解，物理或车辆动力学。这是基于模型的方法可以帮助的地方。这些方法通常工作的方式如下。第一步 为每个对象识别所有行为该对象可能会在目前的情况下做到。车辆的行为可能像改变车道，向
谷歌的 LaMDA 具有接近人类水平的对话质量。语言模型可以完成不同任务，例如将一种语言翻译成另一种语言，将长文档总结为简短的摘要等。在众多任务中，开放域对话可能是最困难的任务之一，因为开放域对话需要模型覆盖不同的主题。在对话任务中，模型应该遵循负责任 AI（Responsible AI）实践，并避免做出没有外部信息源支持的事实陈述。近日，超过 50 多位谷歌研究者参与撰写的论文《 LaMDA:
摘要： 大语言模型应用中，Prompt优化和模型微调是提升性能的两种主要方式。Prompt优化通过巧妙设计指令引导模型输出，具有灵
近年来，随着深度学习技术的不断发展，大模型微调（Prompt tuning）成为了自然语言处理领域的一个热门话题。Prompt tuning是一种通过对预训练语言模型进行微调，以适应特定任务的方法。与传统的从头开始训练模型的方法相比，Prompt tuning能够利用预训练模型的强大能力，更快地适应新任务，并且能够解决一些传统方法难以处理的问题。一、什么是Prompt tuning？Prompt
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2023-11-07 10:32:45
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在人工智能（AI）的领域，大模型是当今的热门话题。这些巨大的模型，如GPT-4，BERT，T5等，以其令人印象深刻的性能和功能，正在改变我们处理各种任务的方式。然而，训练这些大模型需要大量的计算资源和时间，这使得它们难以在所有情况下都变得实用或可及。在这样的背景下，Prompt Learning成为了AI的新宠，它是一种利用提示来训练大模型的方法，以更有效地利用计算资源。Prompt Learni
原创
2023-12-07 10:44:14
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在我最近的探索中，发现了一个有趣的议题：“利用 AIGC 大模型解析代码”。通过运用先进的人工智能技术，我们可以显著提升代码理解、优化和生成的效率。接下来，我将分享整个过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用。
## 环境准备
为了顺利进行代码解析任务，我们需要确保环境的正确配置。首先，以下是前置依赖的安装列表：
| 依赖项 |
数据驱动的方法可能非常有用特别是当我们获得大量的培训数据时。但是在某些方面，纯粹的数据驱动方法是天真的，因为他们依赖仅根据历史证据来预测未来可能的行为。理想情况下，我们还希望在我们的预测中包括，所有关于驾驶员行为的见解，物理或车辆动力学。这是基于模型的方法可以帮助的地方。这些方法通常工作的方式如下。第一步 为每个对象识别所有行为该对象可能会在目前的情况下做到。车辆的行为可能像改变车道，向
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2024-09-19 20:29:42
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