前言：笔者之前是cv方向，因为工作原因需要学习NLP相关的模型，因此特意梳理一下关于NLP的几个经典模型，由于有基础，这一系列不会关注基础内容或者公式推导，而是更侧重对整体原理的理解。一. 从encode和decode说起encode和decode是一个非常常见的结构。encode可以理解为从输入得到特征的过程，而decode可以理解为从特征得到结果的过程。同样适用https://zhuanlan
RNNN vs N -RNNN vs 1 -RNN1 vs N -RNN** N vs M -RNN**传统RNN g-blog.csdnimg.cn/b99d35a6061a471a990b0f014146c398.png)import torch
import torch.nn as nn
# 输入x的特征维度，词嵌入的维度
# 隐藏层神经元的个数
# 隐藏层的层数
rnn = nn.RNN
作者： 杨亦诚任务背景情感分析 ( Sentiment Analysis )情感分析旨在对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理，其广泛应用于消费决策、舆情分析、个性化推荐等领域，具有很高的商业价值。例如：食行生鲜自动生成菜品评论标签辅助用户购买，并指导运营采购部门调整选品和促销策略；房天下向购房者和开发商直观展示楼盘的用户口碑情况，并对好评楼盘置顶推荐；国美搭建服务智能化评
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2023-12-12 17:16:37
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# Kubeflow部署NLP大模型指南
近年来，自然语言处理（NLP）领域的发展迅猛，大模型如GPT-3、BERT和T5等在多个应用场景中表现出色。为了有效部署和管理这些大规模模型，Kubeflow成为一个备受欢迎的选择。本文将介绍如何使用Kubeflow部署NLP大模型，并提供相应的代码示例与示意图。
## 什么是Kubeflow？
**Kubeflow**是一个在Kubernetes上
原创
2024-10-14 04:24:34
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# 飞桨NLP模型本地部署指南
在当今自然语言处理（NLP）领域，飞桨（PaddlePaddle）是一个非常强大且易用的深度学习框架。本文将向刚入行的小白解释如何实现飞桨NLP模型的本地部署。我们将通过以下几个步骤来完成这一任务。
## 部署流程概览
下面是部署飞桨NLP模型的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------
pytorch在有限的资源下部署大语言模型（以ChatGLM-6B为例）Part1知识准备在PyTorch中加载预训练的模型时，通常的工作流程是这样的：my_model = ModelClass(...)
state_dict =
torch.load(checkpoint_file)用简单的话来说，这些步骤是：用随机初始化的权重创建模型。从磁盘上加载模型权重（在一个通常被称为状态字典的字典中）。
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2024-01-17 14:14:01
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本地化部署大语言模型 ChatGLM本地化部署大语言模型 ChatGLM前期筹备GitHub 基础包语言模型文件基础配置显存查看方法Anaconda 模块ChatGLM-6B 网页部署Anaconda 环境创建根目录操作基础依赖加载transformers 和 protobuf 库加载Pytorch 源修改依赖库补充补充依赖 pypi 配置cchardet 依赖错误解决强制 归一化网页部署成功C
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2023-11-24 11:24:36
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一文详解Google最新NLP模型XLNet语言模型和BERT各自的优缺点在论文里作者使用了一些术语，比如自回归（Autoregressive, AR）语言模型和自编码（autoencoding）模型等，这可能让不熟悉的读者感到困惑，因此我们先简单的解释一下。自回归是时间序列分析或者信号处理领域喜欢用的一个术语，我们这里理解成语言模型就好了：一个句子的生成过程如下：首先根据概率分布生成第一个词，然
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2023-09-01 14:15:38
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主要分支介绍通讯、感知与行动是现代人工智能的三个关键能力，在这里我们将根据这些能力/应用对这三个技术领域进行介绍：计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)在 NLP 领域中，将覆盖文本挖掘/分类、机器翻译和语音识别。机器人 分支一：计算机视觉计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。物体检测和人脸识别是其比较成功的
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2023-07-30 22:44:55
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现在深度学习越来越火了，在NLP领域主要使用CNNs、RNNs、GNNs以及attention机制。尽管这些模型取得了一些成绩，但是和CV相比，还是有些差距的，主要原因是大部分NLP任务的监督学习数据很少，而深度学习模型的参数有很多，需要大量的数据才可以学习好，否则就会发生过拟合现象，这就导致NLP模型一般都是1-3层的浅层神经网络。 
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2023-11-16 23:42:10
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在当今的技术世界，大模型 NLP（自然语言处理）已经成为了重要的研究领域，它可用于文本生成、情感分析、机器翻译等众多应用。在搭建和实施大模型 NLP 项目时，涉及到多个技术环节，从环境准备到性能优化各个步骤都需要小心处理。以下将详细记录我的实践过程，分享在这一过程中所遇到的挑战和解决方案。
## 环境准备
首先，我们需要确保技术栈的兼容性，以下是版本兼容性矩阵的示例：
| 软件/库
在我们使用bert预分类模型微调之后（可以参考我前面写的文章），需要对项目进行支持，那就需要分类模型落地提供服务，这篇文章介绍python调用bert模型，提供服务。 参考：https://github.com/xmxoxo/BERT-train2deploy 在后期部署的时候，需要一个label2id的字典，所以要在训练的时候就保存起来，在convert_single_example这个方法里增
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2023-07-08 11:37:13
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ollama本地部署RAG大模型的实践指南
在当前人工智能的发展潮流中，利用大模型进行信息检索、生成与分析逐渐成为业界的热点。而“ollama”作为一款开放源代码的模型，我将带您一起探索如何在本地成功部署RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型。
## 环境准备
在开始部署之前，我们需要确保我们的软硬件环境满足要求。
**软硬件要求**
- **操作系统*
参考(Mac/Linux/Win都可以参考下面的教程)：用 Ollama 轻松玩转本地大模型A comprehensive guide to running Llama 2 locally下载地址：https://ollama.com/download
测试环境：Ubuntu 18.04.5 LTS Linux 5.4.0-148-generic #165~18.04.1-Ubuntu SMP T
什么是大模型？大规模模型（large-scale model）是近年来人工智能领域的一个热点话题，因为它们可以对自然语言处理（NLP）和其他任务进行更准确和深入的处理。由于大模型需要庞大的计算资源和数据支持，目前只有少数公司和机构能够进行研究和开发。本文将介绍一些国内外的巨头公司如何在大模型领域布局，以及他们的技术和应对措施。大规模模型是指参数数量巨大的神经网络，例如OpenAI的GPT系列和Go
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2023-10-20 13:03:25
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# 实现NLP与CV大模型的流程指南
在当今的科技领域，NLP（自然语言处理）和CV（计算机视觉）大模型成为了热门话题。这两种技术结合在一起，可以为我们带来更强大的应用能力，例如图像语义理解和多模态搜索等。本文将为刚入行的小白开发者提供一个清晰的实现流程，以及每一步的代码示例和解释。
## 流程概述
以下是实现NLP与CV大模型的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
原创
2024-08-16 06:09:34
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目录一、颜色空间介绍1.1 RGB模型1.2 CMYK模型1.3 YUV（YCbCr）模型1.4 HSI模型1.5 HSV(HSB)模型二、颜色空间转换2.1 RGB转灰度图2.2 RGB和HSV相互转换2.3 RGB和HSI相互转换2.4 RGB和YUV相互转换参考一、颜色空间介绍颜色空间也称彩色模型(又称彩色空间或彩色系统）它的用途是在某些标准下用通常可接受的方式对彩色加以说明。&n
这篇文章记录一下搭建一套NLP开发工具的流程。我们将使用python作为我们的开发语言，原因很简单：通用、易于设置、提供了很多的计算库，包括从深度学习到概率推理，再到数据可视化等等的各个领域；我们将使用Anaconda 来设置python:Windows1.安装anaconda:官网地址：前往下载，页面底端有anaconda的下载链接，请注意选择适当的python版本下载完成直接点击安装安装完成后
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2024-07-17 18:01:23
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python模型部署方法 Choosing the best model is a key step after feature selection in any data science projects. This process consists of using the best algorithms (supervised, unsupervised) for obtaining th
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2024-08-06 20:33:49
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## NLP模型部署：从训练到应用
自然语言处理（NLP）作为一种重要的人工智能技术，已经在我们的日常生活中得到了广泛应用。随着NLP模型的不断进步和成熟，合理地将这些模型部署到生产环境中变得极为重要。本文将探讨NLP模型的部署过程以及其中的关键技术。
### 什么是NLP模型部署？
NLP模型部署是将训练好的NLP模型集成到实际应用程序中的过程。这包括将模型转化为可供使用的格式、设置API
原创
2024-09-08 03:39:03
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