(十三)AI作画、AI绘画、AIGC本地大模型AI作画近期很火，涌现出了很多AIGC(AI内容生成)的网站、平台，但这些平台都是使用的云上的算力，基本都有使用的各种限制等。一、本代码自动将大模型下载本地，可以无-限-使-用。但是对硬件的要求较高需要8G显存以上的显卡才能快速出图，用CPU会很慢的。【远程API版本软件界面： 二、本地模型的版本 下面Python的代码是本地版本，模型大概6G大小，首
文章目录datetime获取当前日期和时间获取指定日期和时间datetime转化为timestamptimestamp转化为datetimestr转化为datetimedatetime转化为strdatetime加减collectionsnamedtupledequedefaultdictChainMapCounterbase64hashlib摘要算法简介MD5摘要算法使用摘要算法的应用hmac
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2024-01-09 11:09:21
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提示结构：6大元素任务：动词开头，给、生成、写、做、分析、设计；并表明具体的目标是什么，生成一个为期3个月的减脂餐食计划背景（让问题更详细具体）介绍前置信息，如先介绍用户的身高体重饮食等，再让他生成减肥计划角色角色不仅定义了模型的行为，还带来了特定的背景。Gpt扮演不同的角色，解释同一个问题，会有不同的回答角色非必要，描述清楚问题即可示例给prompt输入例子，可以让大模型进行模仿格式委派任务之后
注：本文如无特殊说明，都指的是在Windows 10下的VS环境。1程序环境计算机语言分为机器语言、汇编语言和高级语言，c语言属于高级语言的一种，在所有的程序设计语言中，只有机器语言编制的源程序能够被计算机直接理解和执行，用其它程序设计语言编写的程序都必须利用语言处理程序“翻译”成计算机所能识别的机器语言程序。因此，在ANSI C的任何一种实现中，都存在两个不同的环境。 首先是翻译环境，翻译环
1.5 动手构建大语言模型：LLMs-from-scratch 主语言：Jupyter Notebook，Star：8.3k，周增长：5.3k 这是一本讲述如何从头制作一个类似 ChatGPT 的大语言模型的书，它介绍了 LLMs 的工作原理，并教你如何创建自己的 LLM，内含丰富的图示和代码示例，
原创
2024-02-19 16:23:59
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在本文中，我将列出 10 种不同类型的 3D 建模。也许可以了解下一个项目将走向何方，或者你可能会像我一样惊讶，究竟有多少 3D 被用作以多种方式进行可视化的工具。这些是我们将讨论和探索的建模类型：盒子造型多边形建模Nurbs 和曲线建模数字3D雕刻摄影测量模拟程序建模布尔建模Kit Bashing模块化建模你可能会争辩说，建模的类型与工具的数量一样多。然而，我选择将自己限制在比我自己更广泛的观众
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2023-10-27 05:13:24
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21个tensorflow项目（三）：打造自己的图像识别模型环境介绍数据准备制作TFrecord制作TFrecord代码:读取TFrecord代码：训练模型代码代码代码解析运行结果预测代码代码运行结果自己对数据集的一些疑惑 环境介绍Python版本：Python 3.8.16 TensorFlow版本：2.6.0数据准备书中选用的数据集为卫星图像数据集，在这里也采用同样的数据集 下载地址为：ht
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2024-10-29 10:26:37
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LangServe 是一个用于构建和部署基于自然语言处理（NLP）模型的应用程序的框架。
它使得开发者可以轻松地将训练好的模型集成到 Web 服务中，提供 API 接口，以便于其他应用程序进行调用。它具有以下优点：易于调试：它提供了一个`Playground`，允许开发者实时地与他们的智能机器人互动，测试不同的输入并查看即时输出，这有助于快速迭代和调试；
支持并发：它支持并发请求，这意味着多个用户
JVM性能监控Agent设计实现(二)发表于 | 分类于 JVM | 0
| 字数: 3.7k JVM Agent 设计实现在上一篇文章中已经对 JVM 性能监控 Agent 所涉及的技术和 API 做了简单的介绍，接下来第二部分将探讨 JVM 性能监控 Agent 的设计实现以及一些问题的解决思路最简单的 JVM Agent 实现通过对 Java Agent 以及相关 API，我想大家应
大模型训练方法：1. MoEOutrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer.motivation现在的模型越来越大，训练样本越来越多，每个样本都需要经过模型的全部计算，这就导致了训练成本的平方级增长。为了解决这个问题，即将大模型拆分成多个小模型，对于一个样本来说，无需经过所有
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2023-11-26 11:04:57
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1. Abstract自然语言处理任务，如问答、机器翻译、阅读理解和摘要，通常在任务特定的数据集上，通过监督学习来完成。我们证明，语言模型在没有任何显式监督的情况下，可以在一个包含数百万网页的数据集WebText上来学习这些任务。针对阅读理解任务，GPT-2在没有使用CoQA数据集微调的情况下，其性能仍然匹配或超过4个基线模型中的3个。语言模型的容量对于zero-shot任务
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2024-06-24 00:41:22
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深度学习框架搭建模版 文章目录深度学习框架搭建模版一、框架搭建四部曲1.导入包2.定义类和函数3.定义网络层4.实例化网络二、完整代码三、运行结果 一、框架搭建四部曲1.导入包首先是导入包因为使用的是pytorch框架所以倒入torch相关包，summary是可以获得自己搭建模型的参数、各层特征图大小、以及各层的参数所占内存的包作用效果如p2；安装方法：pip install torchsumma
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2023-09-14 23:50:07
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优质文章，第一时间送达！ Python开源机器学习建模库 PyCaret ，最近刚刚发布了2.0版本。这款堪称「调包侠神器」的模型训练工具包， 几行代码 就能搞定模型编写、改进和微调。从数据预处理到模型效果对比，PyCaret都能 自动实现 。所以，PyCaret长啥样，2.0的版本又做了什么改进？一起来看看。机器学习库的「炼丹炉」PyCaret说白了，有点像一个机器学习库的 炼丹炉 。
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2023-07-31 21:29:25
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ChatGPT 的出现让大模型再一次成为业界的关注热点，然而，并不是每个组织都要去训练及生成大模型的，而且各个组织的技术积累和计其是大模型为应用赋能。不论是AI 原...
原创
2023-10-11 11:01:58
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作者：李响AI开发者有时会遇到超大模型的训练问题，即模型参数所占内存超过了设备内存上限。为高效地训练超大模型，一种方案便是分布式并行训练，也就是将工作交由同构的多个加速器（如Ascend 910 AI处理器，GPU等）共同完成。但是这种方式在面对几百GB甚至几TB级别的模型时，所需的加速器过多。而当从业者实际难以获取大规模集群时，这种方式难以应用。另一种可行的方案是使用主机端（Host）和加速器（
1 背景 通常的应用开发过程，是由开发人员使用某种计算机语言，比如 Java，开发特定项目然后提交到代码仓库。紧接着，源代码会被编译成二进制代码，被放置于特定的环境中运行，比如 Java 运行时或者 Web Server 等。随着容器以及容器编排技术的发展和成熟，越来越多的应用将从传统的虚拟机部署方式改为容器部署模式。这就增加了一个关键的步骤：把应用打包成容器镜像
人类理解语言细微差别的能力是非常强大的——我们敏锐的大脑可以在一句话里轻易地感受到幽默、讽刺、负面情绪等，但发挥这个“超能力”的前提是，我们必须知道话语所使用的语言。
例如，如果有小伙伴用日文在底部写评论，大部分人应该看不懂他写的是什么吧，自然也不敢轻易回复。所以，为了实现有效沟通，我们需要用彼此能理解的语言进行互动。
而对于机器来说，为了让
目录一、分开创建子模块二、使用模型容器实现子模块的创建1、使用nn.Sequetial2、使用nn.ModuleList3、使用nn.ModuleDict在深度学习中，创建模型一般分为两个模块，一个是创建子模块，一个是拼接子模块。通常是将子模块构建好后，按照一定的顺序拼接起来。下面以LeNet为例，实现模型创建的几种方法。一、分开创建子模块class LeNet(nn.Module):
# 子模
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2023-07-29 10:29:59
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一、I/O模型IO在计算机中指Input/Output，也就是输入和输出。由于程序和运行时数据是在内存中驻留，由CPU这个超快的计算核心来执行，涉及到数据交换的地方，通常是磁盘、网络等，就需要IO接口。同步（synchronous） IO和异步（asynchronous） IO，阻塞（blocking） IO和非阻塞（non-blocking）IO分别是什么，到底有什么区别？这个问题其实不同的人给
# 如何实现“大模型 Python”
在今天的机器学习和自然语言处理领域，大规模模型（如GPT-3、BERT等）逐渐成为研究和应用的热门话题。本文将指导你如何用Python实现一个基础的大模型。在开始之前，我们首先给出整个实现流程。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|------|-----------|
| 1 | 环境准备 | 安装必要的库 |
