大模型ChatGLM2-6B使用系列第一章 大模型ChatGLM2-6B的本地化部署 文章目录大模型ChatGLM2-6B使用系列前言一、ChatGLM2-6B是什么？二、ChatGLM2-6B的本地安装和部署1.基础环境和设备配置2.ChatGLM2-6B源码的下载3.模型文件的下载4.源码文件加载本地模型文件5.下载、安装Anaconda，并创建虚拟运行环境6.安装依赖文件7.运行源码文件we
指南目标是时候学习一下Sandy里的高级特性了，我们将看到Sandy导入来自其它软件模型。Sandy可以导入3DS Max格式的文件和Collada格式的文件。我们有两种方法从外部软件导入3D模型。1、你可以用Sandy解析原始的文件格式。2、你可以把你的模型导出为一个AS3的类，然后在你的代码里实例化它。这两个途径是有区别的，这就是为什么我决定要分为两个不同的指南（Part1和Part2）的原因
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2024-10-29 11:35:11
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作者 |杨亦诚背景 作为深度学习领域的 “github”，HuggingFace 已经共享了超过 100,000 个预训练模型，10,000 个数据集，其中就包括了目前 AIGC 领域非常热门的“文生图”，“图生文”任务范式，例如 ControlNet,
序言关于GEC问题的概况可以参考笔者之前的几篇博客：【项目小结】英语语法错误检测（GEC）开题论文阅读记录【论文阅读】D19-1435——GEC问题解决的一种方法：PIE架构【论文阅读】D18-1274——GEC模型优化的一种方法：使用质量评估模型【论文阅读】W19-4423——预训练与迁移学习在GEC的应用【项目小结】GEC模型中的难点：分词（Tokenizer）与回译（Backtranslat
研究ww的人都知道，ww在加载海量的三维模型方面，性能不行，稳定性很差。要想ww能够稳定快速的加载海量的三维模型，必须学习dx技术 及研究ww 原始设计，修改ww底层，优化其性能，使其满足我们在三维业务方面的需要。下面从不同的方面，从ww原先的设计与dx技术的角度讲述ww程序的性能优化。 一、ww三维模型加载设计 1.1 ww通过序列化xm
前言Huggingface的Transformers库是一个很棒的项目，该库提供了用于自然语言理解(NLU)任务(如分析文本的情感)和自然语言生成(NLG)任务(如用新文本完成提示或用另一种语言翻译)的预先训练的模型。其收录了在100多种语言上超过32种预训练模型。这些先进的模型通过这个库可以非常轻松的调取。同时，也可以通过Pytorch和TensorFlow 2.0进行编写修改等。 本系列学习资
写在前面：我已退坑多年，有很多东西可能已经记不清了，我只能凭着现在的知识来写。可能有的东西已经不符合现在的版本了。如果有什么错误的地方欢迎指出。知乎没有为jass设高亮代码，因此把高亮设为相近的语言。这里指的外置文件并非外置模型，而是指一些文件并不写在we里，而是编译时候引用。通过外置脚本与其他资源文件，配合版本控制程序就可以实现多人制作。虽然VSC的相关流程已成熟，但是这里我给出了另一种方法。首
前言本部分是Transformer库的基础部分的上半部分，主要包括任务汇总、模型汇总和数据预处理三方面内容，由于许多模型我也不太了解，所以多为机器翻译得到，错误再所难免，内容仅供参考。 Huggingface Transformers库学习笔记（二）：使用Transformers（Using Transformers Part 1）前言使用Transformers（Using Transforme
一、配置github环境1、环境：Ubuntu16.04 64位2、申请github账号3、安装配置git服务器：（1）安装ssh：sudo apt-get install openssh-server openssh-client （2）启动ssh服务：sudo /etc/init.d/ssh restart （3）安装git服务器：sudo apt-get install git-core
6 设计思想The library was designed with two strong goals in mind:1 尽可能简单快捷地使用：①我们严格限制了要学习的面向用户的抽象的数量，事实上，几乎没有抽象，使用每个模型只需要三个标准类：configuration, models and tokenizer②所有这些类都可以通过使用一个公共的**from_pretrained（）**实例化
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2024-09-06 07:31:33
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漏洞描述近日，HSCERT监测发现Webmin1.92之前的版本存在一个远程命令执行漏洞(CVE-2019-15107)，当用户开启Webmin密码重置功能后，攻击者利用该漏洞可在存在漏洞的系统中执行任意命令，进而获取系统Shell。Webmin是目前功能最强大的基于Web的Unix系统管理工具。管理员通过浏览器访问Webmin的各种管理功能并完成相应的管理动作。目前Webmin支持绝大多数的Un
到目前为止，我们已经了解了如何在非常初级的层面上将 transformers 与 huggingface Transformers 库一起使用。我们现在将开始了解如何使用该库来完成与文本、音频和图像相关的不同任务。但在我们继续之前，我们将向您介绍 Gradio，这是一个用于在 huggingface 之上构建 UI 的库。Gradio：简介Gradio 是一个专门为部署和推理机器学习模型而构建的W
书接上文 从 CNN 性能优化说起（一）。上回说到贾杨清把 convolution 转化为矩阵乘。这个方法在图像领域曾经有人用过。扬清的 memo 里提到 MATLAB 里有一个操作 im2col 就是干这个的。不过在深度学习领域，扬清是第一个用这个方法加速 CNN 的。那么矩阵乘应该怎么优化呢？这里用到的思路是通用的。在计算机专业本科的《计算机体系结构》里都有介绍的。优化数据库执行引擎、互联网后
众所周知，BERT模型自2018年问世起就各种屠榜，开启了NLP领域预训练+微调的范式。到现在，BERT的相关衍生模型层出不穷（XL-Net、RoBERTa、ALBERT、ELECTRA、ERNIE等），要理解它们可以先从BERT这个始祖入手。HuggingFace是一家总部位于纽约的聊天机器人初创服务商，很早就捕捉到BERT大潮流的信号并着手实现基于pytorch的BERT模型。这一项目最初名为
文章目录前言一、环境配置1.安装python3.82.安装pip3.安装CUDA10.14.安装CUDNN5.tensorflow安装6.MaixHub本地训练代码下载二、本地训练使用步骤1.安装依赖2.数据集准备3.开始训练三、训练中可能出现的问题1.版本错误
