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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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 |
# Python 大模型：深入了解与应用
随着人工智能和深度学习的迅猛发展，越来越多的 Python 大模型被开发出来，以满足各类复杂任务的需求。这些模型可以处理自然语言处理、图像识别、生成对抗网络等任务，推动了各行业的转型。在本文中，我们将探讨 Python 大模型的基本概念、实现方式以及如何利用这些模型进行一些简单的应用。
## 什么是大模型？
大模型通常是指具有大量参数和层的深度学习模
(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
AWS Instance本地部署大模型AWS上申请带GPU的instance，例如g4dn系列，申请instance后安装CUDA的driver，driver安装完成后，就可以在带gpu的instance上部署开源的大模型了。这里为了能在ChatBot上调用本地模型，使用FastChat进行部署，且启动了大模型的API接口。安装driver后，启动api接口和启动模型的命令如下所示。ssh连接到申
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2024-07-23 10:58:57
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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
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2023-11-15 23:57:30
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1.1 简介数据模型其实是对Python框架得描述，它规范了这门语言自身构建模块的接口，这些模块包括但不限于序列，迭代器，函数，类和上下文管理器。不管在那种框架下写程序，都会花费大量时间去实现哪些会被框架本身调用的方法，Python也不例外。Python解释器碰到特殊的句法时，会使用特殊方法去激活一些基本的对象操作，这些特殊方法的名字以两个下划线开头，一两个下划线结尾（例如__getitem__）
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2023-09-13 16:53:32
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上篇文章“几个小例子告诉你, 一行Python代码能干哪些事 -- 知乎专栏”中用到了一些列表解析、生成器、map、filter、lambda、zip等表达形式，这就涉及到了Python中关于函数式编程（functional programming）的语法、函数等。这里我们就根据一些实例，聊聊Python中的函数式编程。先附上维基百科中关于函数式编程的解释：函数式编程，或称函数程序设计，又称泛函编
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2024-01-20 22:28:54
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基于flask和docker技术的机器学习模型上线实现（一） 之前一直想写博客，一是看到博客上很多好的文章，给我很多可资之用，因此萌生进行技术传播的想法，二是也是对自己的学习做总结，督促自己学习进展。是为前言。 自己做的课题是基于重症监护室（ICU）数据的病人死亡率预测，简而言之，是对ICU数据做分析处理，搭建机器学习模型，预测病人在住院期间死亡的概率，
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2024-07-05 11:17:58
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函数式函数式：functional 一种编程范式 函数式编程是一种抽象计算的编程模式特点： 把计算视为函数而非指令 纯函数式编程：不需要变量，没有副作用，测试简单 支持高阶函数，代码简洁python 不是纯函数式编程：允许有变量 支持高阶函数：函数可以作为变量传入 支持闭包：有来闭包就能返回函数 有限的支持匿名函数闭包（Closure）是词法闭包（Lexical Closure）的
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2023-12-21 05:26:20
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萧箫 发自 凹非寺Python开源机器学习建模库 PyCaret，刚刚发布了2.0版本。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。PyCaret说白了，有点像一个机器学习库的 炼丹炉。数据处理：pandas、numpy…数据可视化：matplotlib、seaborn…各种模型：sklearn、xgboost、ca
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2024-09-01 11:03:44
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【IT168 技术】Python和R语言是在数据工程师间最流行的编程语言，但是，它并不能适用于应用程序构建的所有部分。这也就是你为什么有时需要找到一种方法，将Python或R编写的机器学习模型部署到基于.NET等语言的环境中。本文将为大家展示如何使用Web API将机器学习模型集成到.NET编写的应用程序中。Enter: Flask我们可以把Flask作为共享和host机器学习预测的一种方式，然后
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2024-01-12 11:02:13
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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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练习大型深度学习模型需要极大的内存，才能贮存中间层的激活函数输出和权重等。一些模型只能在单个GPU上练习，练习时须将批巨细（batch size）设置得极小；还有一些模型则太大，单个GPU放不下。这些问题会导致在某些状况下模型练习效率极低，甚至无法练习。练习大型深度学习模型首要有两大办法：数据并行、模型并行。当单个GPU的内存可以完整容纳整个模型时，这是可完成数据并行的最简单的状况。但此时，模型练
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2024-04-11 22:49:29
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# 大语言模型Python介绍及应用
在人工智能领域，大语言模型（Language Model, LM）已成为自然语言处理（NLP）的重要工具。本文将以Python为例，介绍大语言模型的基本概念，开发流程及应用示例，并通过流程图和状态图进行可视化展示。
## 什么是大语言模型？
大语言模型是基于深度学习的算法，能够理解和生成自然语言文本。它通过分析海量的文本数据，学习文字之间的关系，从而可以
# 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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# Python TensorFlow 大模型
在机器学习和深度学习领域，TensorFlow 是一个非常流行的开源框架，用于构建和训练神经网络模型。而当我们处理大型数据集或复杂的模型时，就需要考虑如何有效地管理和优化这些大模型。本文将介绍如何在 Python 环境中使用 TensorFlow 处理大模型，并提供代码示例。
## TensorFlow 大模型的管理
在处理大模型时，我们需要考
原创
2024-04-23 07:30:00
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正文工具及第三方库：MySQL Jupter Notebook ；Pandas numpy pyecharts在文章开始之前，先简要介绍一下业务场景及整体思路：业务场景：在线教育行业，用户转化关键指标主要有：用户注册数、用户试听数、用户成单数，由此制作一个漏斗图可以很直观的展示连续业务流程节点转化情况。整体思路：一、获取数据首先从数据库中导出“注册表”“试听表”“成单表”，然后使用Pa
# 使用 Python 实现大模型的详细指南
## 一、引言
使用大模型（例如 GPT、BERT 等）可以极大提高自然语言处理（NLP）和生成任务的效率。本指南将带领你逐步实现 Python 中的大模型应用，通过清晰的步骤和示例代码，帮助你快速入门。
## 二、流程概述
在实现大模型的过程中，我们可以将整个流程拆分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
