数据建模说人话：就是解决如何把原始的文本形式的数据文件，转换成按照预先定制类的一个个实例的方法，从而方便用户调用、处理。上图来自《head First Python》P247上图来自《head First Python》P249实现——数据存储和访问数据存储和访问是有两个函数实现的： put_to_store()函数 get_from_store()函数。put_to_store()函数返回值
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2024-08-23 14:00:47
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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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数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织,建立一一个适合的模型对数据进行处理。在数据分析与挖掘中,我们通常需要根据一-些数据建 立起特定的模型，然后处理。模型的建立需要依赖于算法, - -般,常见的算法有分类、聚类、关联、回归等。python数据分类实现过程 数据分类主要处理现实生活中的分类问题
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2024-05-30 10:51:47
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本篇从大模型的评估方法，评估数据集来谈大语言模型的评估，主要侧重于数据集角度。本篇仍然是工具属性较多，整理了大量的评估的
原创
2024-09-10 15:11:59
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# 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
# 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 |
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
在当今数据驱动的世界，大模型的崛起为数据挖掘提供了前所未有的机会。然而，如何有效地进行“大模型 数据挖掘”仍然是许多技术团队的一大挑战。下面，我将通过一个具体的案例，逐步阐述在数据挖掘中遇到的问题及其解决方案。
### 问题背景
在一家电商平台，我们希望通过大模型来分析用户的购买行为，实现个性化推荐。设想一下，在黑五购物季，将会有成千上万的用户同时在线上浏览商品。为了处理这些数据，我们设计了一
大模型这么强了，数据标注员会下岗吗？怎么驾驭大模型？随着机器学习/深度学习的兴起，数据成了“天花板”，有什么样的数据，什么都白搭。
原创
2024-10-28 13:37:03
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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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(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
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
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2024-08-28 18:33:35
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文章目录基于Python的数学建模时间序列处理datatime数据转换时间序列索引位置索引时间戳(index)索引truncate()方法截取创建时间序列创建固定频率的时间序列指定时间序列频率与偏移量创建标准的时间段或时期时间序列重采样重采样(Resample)降采样升采样滑动窗口参考来源 基于Python的数学建模时间序列处理datatime数据转换Python内置datetime模块提供了各
文章目录Python数据模型使用特殊方法模拟数值类型字符串表示形式算术运算符自定义的布尔值序列构成的数组列表推导式和生成器列表推导式同filter和map的比较生成器表达式元组元组和记录元组拆包具名元组切片为什么切片和区间会忽略最后一个元素对对象进行切片多维切片和省略给切片赋值对序列使用+和*序列的增量赋值list.sort方法和内置函数sorted用bisect来管理已排序的序列用bisect
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2023-09-27 15:34:01
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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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【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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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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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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