阿里云-飞天-盘古概述业务盘古是阿里云自研的分布式存储平台，承接了整个阿里云的存储业务，拥有海量的用户。当前支持的业务方向主要有
超大规模的分布式文件系统（单集群数万台机器，数十亿文件），主要用于阿里云的大数据计算服务（ODPS)。块存储，支持阿里云的云盘业务，包括全SSD云盘，混合存储云盘，SATA云盘，目前无论是收费用户数、营收、数据量、机器规模 在国内都无出其右。对象存储，成功入围G
最近在研究大模型落地方案，看到目前大模型比较好的一种微调方式是P-tuning，借鉴学习内容，作此记录。Part1前言Bert时代，我们常做预训练模型微调（Fine-tuning），即根据不同下游任务，引入各种辅助任务loss和垂直领域数据，将其添加到预训练模型中，以便让模型更加适配下游任务的方式。每个下游任务都存下整个预训练模型的副本，并且推理必须在单独的批次中执行。那么能不能将所有自然语言处理
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2023-09-15 12:04:38
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本文依据盘古团队的吴洋分享了《盘古：飞天分布式存储系统实践》视频整理而成。他主要从以下三个方面进行了分享：盘古是什么？盘古是用来解决什么问题的？盘古是怎么解决问题的？他主要介绍了盘古的分布式系统架构和设计理念。上图列举了目前主流的云计算厂商，我们发现一个很有趣的事情：所有云计算厂商都是“富二代”，它们的分布式存储技术全部采用自研技术，而没有用大家耳熟能详的开源分布式系统。飞天梦第一代飞天人的梦想是
增量推理鹏程.盘古的基础结构是Transformer的Decoder模块，这种自回归（Auto-regressive）的语言模型会根据上文预测下一个字，因此在推理时会根据输入的文本逐字（词）生成。显然这种方式会导致每一步推理的网络输入shape在不断变大。静态图执行时，要求图中每个算子的shape不能改变，否则执行会报错；动态图执行时，在不同迭代间，图中每个算子的shape可以改变，不过改变了算子
作者丨刘聪NLP写在前面大型语言模型横行，之前非常焦虑，现在全面拥抱。目前也有很多开源项目进行大模型微调等，笔者也做了一阵子大模型了，特此来介绍一下ChatGLM-6B模型微调经验，并汇总了一下目前开源项目&数据。笔者与很多人微调结论不同，本人在采用单指令上进行模型微调，发现模型微调之后，「并没有出现灾难性遗忘现象」。项目地址：https://github.com/liucongg/Cha
三大模块GUI自定义（拖拽）数据导入数据处理出报表 入门还是老三件套1.mysql - 用的navicat编辑器，现在要收费，学习版自找2.thinkphp + js 用的雷劈那个框架（如上雷劈编辑器的参考）3.服务器 - 自建，php_study，或者php_;用过都说好 下面再展开说说数据库，可能会提示Access Denies of Mysql新建一个库，格式
# 如何实现NLP大模型高效微调梯度下降
## 概述
在自然语言处理（NLP）领域，微调预训练的大型模型已经成为一种常见的实践。在本文中，我将向您介绍如何高效地进行微调梯度下降，帮助您更好地应用于实际工作中。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据集] --> B[加载预训练模型]
B --> C[设置微调参数]
C --> D[微
如果您认为可以从IBM导出BPMN，并希望能够在盘古BPM Modeler中打开它，那么您可能会感到惊讶。正如已经发现的那样，IBM BPMN导出不包含诸如盘古BPM Modeler之类的工具用来绘制图的图信息。在本教程中，我们将引导您通过两种方法，利用我们咨询团队开发的实用程序来帮助您创建一个完整的图，不仅可以在盘古BPM Model
# 盘古NLP大模型官网介绍及应用示例
盘古NLP大模型官网是一个提供自然语言处理（NLP）解决方案的平台，它基于强大的预训练模型，可以实现文本分类、情感分析、实体识别、关键词提取等多种任务。本文将介绍盘古NLP大模型官网的主要功能和应用示例，并提供相应的代码示例。
## 盘古NLP大模型官网功能介绍
盘古NLP大模型官网提供了多种NLP任务的解决方案，其中包括：
- 文本分类：将文本按照
原创
2023-09-07 19:32:42
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面对勒索软件攻击激增、人才技能仍然短缺、云计算进一步普及，2022年数据存储路在何方？近日，根据Scality发布的2022年数据存储预测报告，新的一年存储解决方案和数据存储市场将呈现以下五大趋势：AI/MLOps成为企业和中端存储产品的标配数据的指数增长以及持续的技能短缺正在推动提高存储系统管理自动化的需求。AI/MLOps与大规模数据流程的集成将越来越多地出现，以帮助管理员卸载和自动化流程——
随着深度学习技术的不断发展，大模型在各种任务中取得了显著的成功。然而，大模型的训练和微调成本较高，因此，如何高效地微调大模型成为了一个重要的研究问题。近年来，研究者们提出了一系列高效微调技术，包括Adapter Tuning、AdaMix、PET、Prefix-Tuning、Prompt Tuning、P-tuning和P-tuning等。本文将对这些技术进行综述，探讨它们的原理、应用和优缺点。A
除了媒体的大肆报道，国内外各个科技公司、科研机构、高等院校都在跟进，不到半年时间，就跑出了非常多的大模型应用的创业公司，做得
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2023-07-16 08:07:56
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1.BitFit将模型的所有偏置bias设为可训练的参数，其他部分设置为不可训练的。将模型的所有注意力层Attention设为可训练的参数，其他
随着自然语言处理（NLP）领域的不断发展，Transformer模型在各种任务中取得了显著的成功。然而，随着模型规模的增大，训练时间和计算资源成为了一个瓶颈。为了解决这个问题，研究者们提出了一种名为DeltaTuning的方法，它通过微调模型参数来提高性能，而不是重新训练整个模型。在此基础上，增量式02：Prefix-tuning（0.1% parameters）【每个transformer层的h
一、RLHF微调三阶段 参考：https://huggingface.co/blog/rlhf 1）使用监督数据微调语言模型，和fine-tuning一致。 2）训练奖励模型 奖励模型是输入一个文本序列，模型给出符合人类偏好的奖励数值，这个奖励数值对于后面的强化学习训练非常重要。构建奖励模型的训练数据一般是同一个数据用不同的语言模型生成结果，然后人工打分。如果是训练自己
# 盘古NLP如何使用 - 解决文本情感分析问题
## 1. 引言
盘古NLP是一个中文自然语言处理工具包，提供了丰富的功能，包括分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等。本文将介绍如何使用盘古NLP来解决一个具体的问题——文本情感分析。
## 2. 问题描述
文本情感分析是指对一段文本进行情感判断，判断文本的情感倾向是正向、负向还是中性。例如，给定一段评论："这个产品真的很好用！"，我们
作者：Jeremy Howard、Sebastian Ruder可以这样说，迁移学习已经促使计算机视觉领域发生了具有革命性的变化，但对于自然语言处理（NLP）中的现有方法来说，仍然需要从零开始对其进行针对于特定任务的修改和训练。我们提出了微调语言模型（Fine-tuned Language Models，FitLaM），这是一种有效的迁移学习方法，可以应用于NLP中的任何任务，并且引入一些关键技术
Segment Anything 模型 （SAM） 是由 Meta AI 开发的细分模型。它被认为是计算机视觉的第一个基础模型。SAM在包含数百万张图
llama-7b模型大小大约27G，本文在单张/两张 16G V100上基于hugging face的peft库实现了llama-7b的微调。1、模型和数据准备使用的大模型：https://huggingface.co/decapoda-research/llama-7b-hf，已经是float16的模型。微调数据集：https://github.com/LC1332/Chinese-alpa
解读Lawyer LLaMA，延申自己领域大模型微调：数据集构建，模型训练自己领域的大模型微调，实现思路大都和这篇文章是一样的，有的是基于LLaMA,或者有的是基于Chinese-LLaMA,或者是其他开源的大模型，本文基于自己训练过程和参考了老刘说NLP中的《也读Lawyer LLaMA法律领域微调大模型：从训练数据、模型训练到实验效果研读》，从模型要达到的结果出发，倒推介绍整个流程，供大家参考
