#海龟绘图
'''
import turtle
turtle.write("马浩轩")
turtle.showturtle()
turtle.forward(300)
turtle.color("red")
turtle.left(90)
turtle.forward(300)
turtle.penup()
抬起笔，不出现笔迹
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2024-09-15 13:22:39
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本篇主要介绍vao对象的创建及其使用，通过本篇学习，希望大家能熟悉怎么为vertex shader提供各种输入。vao(vertex array object)是OpenGL中的一个非常基本的数据类型，代表vertex shader 的输入，可以把van对象当成一个媒介，一方面，该对象内部提供很多的binding point可以绑定自定义的vb
Python LLaMA 大语言模型的使用及部署指南
在这篇博文中，我将分享关于如何在 Python 环境中使用 LLaMA 大语言模型的详细指南。这将涵盖从环境预检到部署架构，再到安装过程及依赖管理的全面信息，确保您能顺利实施 LLaMA。
首先确保您的硬件和软件环境支持 LLaMA 大语言模型。在进行详细分析之前，我准备了一个四象限图，帮助我们理解环境的兼容性。
```mermaid
q
datetime是python中日期和时间管理模块，包含date,time,datetime,timedelta，datetime_CAPI，sys，timezone等类
datetime模块中包含的常量：
datetime.MAXYEAR返回能表示的最大年份9999
datetime.MINYEAR返回能表示的最小年份1
date类
date类对象结构为date(year, month, day
在这篇博文中，我将分享如何使用PyTorch加载LLaMA（Large Language Model Meta AI）大模型的详细步骤，涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、扩展部署和版本管理等多个方面。
### 环境预检
在开始之前，我首先进行了环境预检，以确保现有的硬件和软件环境能够支持LLaMA大模型。使用四象限图，我分析了不同组件在环境兼容性上的表现。
```mermaid
q
一、Meta Llama 3 大模型安装1、Llama 3 大模型简介2、Ollama 软件下载安装3、Llama3 模型下载二、Meta Llama 3 大模型使用1、Llama 3 大模型在线使用2、Llama 3 大模型离线使用
原创
2024-08-05 11:07:15
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我们很高兴正式发布 trl 与 peft 的集成，使任何人都可以更轻松地使用强化学习进行大型语言模型 (LLM) 微调！在这篇文章中，我们解释了为什么这是现有微调方法的有竞争力的替代方案。请注意， peft 是一种通用工具，可以应用于许多 ML 用例，但它对 RLHF 特别有趣，因为这种方法特别需要内存！如果你想直接深入研究代码，请直接在 TRL 的文档页面 直接查看示例脚本。介绍LLMs &a
llama3.1开源大模型的基本安装和使用
原创
2024-08-04 10:39:03
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什么是LLaMALLaMA是由美国的Meta AI发布的大语言系列模型，全称是Large Language Model Meta AI，论文：LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models。Llama这个单词本身是指美洲大羊驼，所以社区也将这个系列的模型昵称为羊驼系模型。在这篇论文中，使用数万亿个（trillions of） token&n
原创
2023-08-07 09:38:58
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5.3 使用预训练的卷积神经网络预训练网络（pretrained network）：是一个之前已在大型数据集（通常是大规模图像分类任务）上。预训练网络可以有效地作为视觉世界的通用模型，在不同问题之间具有。由于预训练网络，使得深度学习。使用预训练网络有两种方法：和。5.3.1 特征提取定义：：图像分类的卷积神经网络包含两部分：首先是一系列池化层和卷积层，最后是一个密集连接分类器。第一部分叫作模型的。
Ollama on LinuxInstall-autoInstall Ollama running this one-liner:curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | shManual installDownload the ollama binarysudo curl -L https://ollama.com/download
原创
2024-05-07 21:17:07
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AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握
原创
精选
2024-08-11 22:47:07
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大模型 NLP LLaMa 流程
### 流程概述
为了帮助你理解如何实现“大模型 NLP LLaMa 流程”，我将在本文中详细介绍整个流程，并提供每个步骤所需的代码和注释。下面是一个表格，清晰地展示了整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 数据预处理 |
| 步骤2 | 构建 NLP 模型 |
| 步骤3 | 训练模型 |
| 步骤4 |
原创
2024-01-17 23:48:42
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大模型NLP LLaMa流程
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中一个重要的研究方向，通过计算机对自然语言进行识别、理解和生成，使得计算机能够像人类一样与人进行交流。而大模型NLP LLaMa流程则是一种针对大规模模型训练的流程，可以提高NLP任务的性能和效果。
LLaMa是指Language-Model-driven Learning
原创
2024-01-18 19:22:22
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针对“pytorch加载大模型llama”的问题，我们将展开详细的探讨，确保涉及整个解决过程的多个维度。
在当前深度学习技术发展的浪潮中，PyTorch作为一种流行的深度学习框架，因其灵活性和易用性而受到广泛关注。随着模型规模的不断扩大，大模型的加载与推理逐渐成为研究者们面临的重要挑战。Llama模型因其优异的表现而被许多开发者青睐，但加载和利用其大型模型的过程，却可能会让人感到棘手。
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llama大模型怎么调用呢？这个问题在当前的人工智能领域引起了很多关注。本文将详细解决“llama大模型怎么调用”的疑惑，涵盖从背景到优化的一系列步骤。
## 问题背景
在 AI 领域，针对特定任务的模型如 LLaMA（Large Language Model）随着自然语言处理的发展逐渐走入人们的视野。LLaMA大模型因为其出色的性能，在文本生成和理解任务中表现突出。为了让用户更好地利用这个强
2024 年 7 月 24 日，Meta 宣布推出迄今为止最强大的开源模型——Llama 3.1 405B，Llama 3.1 405B 支持上下文长度为 128K Tokens， 增加了对八种语言的支持，号称第一个在常识、可操纵性、数学、工具使用和多语言翻译方面与顶级人工智能模型相媲美的模型。当然 405B 新一代大模型所需要的算力成本也是巨大的，一般的中小型企业和个人需要慎重评估一下成本与产出是否值得应用。
原创
2024-07-29 18:54:26
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在这篇博客中，我们将详细探讨如何使用GpuGeek高效完成LLaMA大模型的微调，包括从环境配置到性能对比的各个步骤。这将为希望在高效机器学习实践中深化他们的技能的朋友们，提供一个实用的指南。
### 环境配置
首先，我们需要确保我们的开发环境设置正确，以便顺利地进行微调。下面是设置过程的流线图：
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flowchart TD
A[安装CUDA和cuDNN] -->
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，
原创
精选
2024-08-11 22:46:57
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大模型 NLP LLaMa 流程
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和处理人类自然语言。近年来，随着深度学习技术的快速发展，大模型 NLP LLaMa（Large Language Model）成为了研究和应用的热点。本文将介绍大模型 NLP LLaMa 流程，并给出相应的代码示例。
大模型 NLP
原创
2024-01-17 00:05:57
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