在物联网技术的影响下，物联网、大数据、云计算与智慧工业的联系越来越紧密，传统工业为实现智慧工业数据可视化，纷纷由传统工业转型数字化智慧工业，工业3D建模数据可视化智慧监控系统-商迪3D通过3D建模对工业设备实现物联网可视化、数字化智慧管理，规划设备建设工业3D建模数据可视化智慧监控系统，并且对工业3D建模设备可视化工业设备的功效进行一站式分析和设计，帮助企业促进促进工业智能化实现3D物联网智慧工业
看了很多大模型平台，基本上这些平台都开源了模型建立过程，训练和微调数据等整个过程和脚本在github上描述的也比较详细，很多AI人员也分享了很多模型训练过程。经过多次比较选择，感觉还是LLaMA还是比较好，称为羊驼，国内在这个模型基础上，增强了中文能力，考虑到租用GPU成本问题，采用7B模型。在租用资源之前，首先在笔记本电脑上部署LLaMA.CPP，使用大模型部署成功，因为资源不足，又没有GPU，
1.Warmup（热身）和余弦衰减（Cosine Decay）是深度学习训练中「学习率调度」的黄金组合，核心是解决「训练初期不稳定」和「后期难收敛」的问题，以下结合实操逻辑、实现方式和关键细节，帮你彻底落地这两个技巧： Warmup 的目的：训练初期，梯度估计和 batch norm/layer n ...
今天就简单来聊一下这个问题。1、是有监督还是无监督事实上，很多自然语言处理（NLP）的模型，尤其是上文提到的大语言模型（如GPT系列），都是通过无监督学习或自监督学习的方式进行训练的。也就是说它们不需要人工标注的标签来进行训练。试想一下，训练 GPT 的数据样本大多来自于互联网，如果需要对这些数据进行标注的话，会花费大量的人力，并且很多长文本是没有办法或者很难去标注的。因此这类模型的训练采用的基本
随着人工智能技术的快速发展，大模型语言模型的出现引起了广泛关注。松果财经消息，昆仑万维和奇点智源合作自研的「天工」3.5即将发布，并将于4月17日启动邀请测试，而这也是中国第一个真正实现智能涌现的国产大语言模型。一、「天工」3.5，“首”当其冲在目前的自然语言处理技术中，大模型是近年来的发展趋势。然而，由于自然语言处理任务需要的是能够理解和推理的智能化，而非简单的模式匹配。因此尽管大模型的规模越来
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2023-12-13 06:35:40
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模型的实时性与模型的训练方式紧密相关，模型的实时性由弱到强的训练方式分别是全量更新，增量更新和在线学习。1.全量更新 模型在某个时间段内所有训练样本进行训练，全量更新是最常用的训练方式2.增量更新 增量更新仅将新加入的样本“喂”给模型进行增量训练，从技术上讲，深度学习模型往往采用随机梯度下降SGD法及其变种进行学习，缺点是增量更新的模型往往无法找到全局最优点，因此在实际的推荐系统中，经常采用增量更
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2024-03-22 16:26:50
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一、模型训练1、模型选择定义：面向任务，选择最优的建模方法和参数。建模可以使用不同的 “图纸” ：Logistic、SVM、Bayes ，根据三个不同的图纸，选择最像任务目标的模型。这是一种 的过程。根据Logistic回归，设置不同的参数，比如Logistic回归有个参数alpha，分别设置为0.8、1、5 会生成出三个不同的模型。 根据不同的模型结果，我们可以判断哪个参数值最佳。这也是一种
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2024-05-13 12:19:28
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本博客对pytorch在深度学习上的使用进行了介绍，本博客并不会对怎么训练一个好的模型进行介绍（其实我也不会），我觉得训练一个好的模型首先得选对一个模型（关键的问题在于模型如何设计），然后再经历一遍玄学调参，大概就能得到一个比较好的模型了。我仍只有半只脚在机器学习的门内（深度学习我觉得其实就是机器学习的延伸），大佬避过。一、创建模型 其实现在有很多关于机器学习的库（python 的
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2024-05-28 11:29:44
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目前Foundation Model或者是大模型，特别地火，接下来介绍什么是大模型，大模型的基本概念；接着看看大模型的实际作用，然后基于这些实际作用，我们简单展开几个应用场景。最后就是介绍支持大模型训练的AI框架。在往下看之前，想抛出几个问题，希望引起大家的一个思考：1）为什么预训练网络模型变得越来越重要？2）预训练大模型的未来的发展趋势，仍然是以模型参数量继续增大吗？3）如何预训练一个百亿规模的
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2024-05-21 08:56:23
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在生产中监控机器学习模型的指南机器学习模型越来越多地用于做出重要的现实世界决策，从识别欺诈活动到在汽车中应用自动刹车。一旦将模型部署到生产环境中，机器学习从业者的工作就远未结束。 您必须监控您的模型，以确保它们在面对现实世界的活动时继续按预期执行。 但是，像使用传统软件那样监视机器学习系统是不够的。那么，如何有效监控生产中的机器学习模型呢？ 需要监控哪些具体指标？ 什么工具最有效？ 这篇文章将为机
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2024-05-13 15:46:11
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导读：如今，在电子商务、物联网等领域，推荐系统扮演着越来越重要的地位。如何根据用户的历史行为和项目的特征信息，判断用户对商品是否感兴趣成了重要的研究问题之一。日前，第四范式提出了全新的深度神经网络表数据分类模型——深度稀疏网络 ( Deep Sparse Network，又名NON )，被机器学习顶会SIGIR 2020收录。本次分享将带你全面了解NON模型的提出动机、整体结构、局部特点以及突出贡
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。
原创
2024-02-18 15:30:39
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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
原创
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。
原创
2024-05-11 15:03:47
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在今天的讨论中，我将详细介绍如何有效地解决“ollama训练大模型”问题。通过以下几个部分，我们将深入探讨环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧以及错误集锦等内容。
### 环境配置
首先，我们需要确保我们的开发环境已经配置完毕。以下是所需的环境以及其版本要求：
| 组件 | 版本 |
| ------------ | ------------
ChatGPTBook/LLMFTProj Name Last commit message Last commit date parent directory .. ChatGLM-6B (Directory) upda
原创
2023-11-15 15:10:01
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# 如何实现Python大模型训练
## 一、流程概述
在实现Python大模型训练的过程中，一般可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 构建模型 |
| 3 | 编译模型 |
| 4 | 训练模型 |
| 5 | 评估模型 |
| 6 | 使用模型 |
## 二、具体操作步骤及代码示例
### 1. 准备数据
原创
2024-03-25 07:24:17
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介绍基于大规模预训练 LLM 的语言模型彻底改变了自然语言处理领域。因此，使机器能够以惊人的准确性理解和生成类似人类的文本。要真正欣赏 LLM 的功能，必须深入研究其内部工作原理并了解其架构的复杂性。通过揭开 LLM 语言模型架构背后的奥秘，我们可以获得有关这些模型如何处理和生成语言的宝贵见解，为语言理解，文本生成和信息提取进步铺平道路。在这篇博客中，我们将深入探讨 LLM 的内部运作，并揭示使他
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2024-09-20 12:31:05
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1、 模型训练MMSegmentation实现了分布式训练和非分布式训练，分别使用MMDistributedDataParallel和MMDataParallel。所有输出(日志文件和检查点)将被保存到配置文件中的work_dir指定的工作目录中。默认情况下，我们在一些迭代之后对验证集上的模型进行评估，您可以通过在训练配置中添加interval参数来更改评估间隔。evaluation = dict
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2024-06-22 12:05:10
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简介 像OpenAI的GPT-4和谷歌的PaLM这样的大型语言模型已经席卷了人工智能世界。然而，大多数公司目前还没有能力训练这些模型，完全依赖于少数几个大型科技公司提供技术。在Replit，我们大力投资建设训练自己的大型语言模型所需的基础设施。在这篇博客文章中，我们将概述如何从原始数据到部署在面向用户的生产环境中训练LLM。我们将讨论沿途遇到的工程挑战，以及我们如何利用我们认为构成现代L
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2024-07-26 16:25:32
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