在人工智能领域，模型的部署和推理是研究的重点之一。今天，我们荣幸地介绍一个结合了RWKV模型与ONNX技术的不同深度学习框架之间的模型转换成为可能。
Vision-RWKV: Efficient and Scalable Visual Perception with RWKV-Like Architectures
相关链接：arxiv github
关键字：Vision-RWKV、Visual Perception、Linear Attention、RWKV、Transformer
摘要
Transformers 在计算机视觉和自然语言处理
# PyTorch版本的RWKV
## 介绍
在深度学习领域，PyTorch是一种非常流行的深度学习框架。它提供了一种灵活的方式来构建神经网络，并且具有自动求导的功能，使得模型的训练过程更加容易。在本文中，我们将介绍基于PyTorch的RWKV（Random Walk Key-Value）算法，并提供相应代码示例。
## RWKV算法简介
RWKV算法是一种用于图像分割的算法，它是基于图的
这里使用RNN中的LSTM对MNIST数据集做了分类。 首先对这个代码做一个简要概述，我自己的理解： ①写在开头，这里采用的RNN中的长短期记忆LSTM是将RNN进行提升的一种算法，具体原理不解释，简要概括就是防止普通RNN中的梯度消失和梯度爆炸，以做到长短期记忆的效果，然后这里对详细怎么对MNIST进行分类预测的操作 &nbs
【代码】给rwkv-pytorch 写个chat ui demo。
仓库地址：https://github.com/josStorer/RWKV-Runner 预设配置已经开启自定义CUD
原创
2023-07-17 08:42:30
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仓库地址：https://github.com/josStorer/RWKV-Runner 预设配置已经开启自定义
原创
2023-07-17 08:41:43
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随着人工智能技术的飞速发展，大模型在各个领域的应用越来越广泛。然而，大模型的部署和维护需要耗费大量的人力、物力和财力。为了解决这个问题，我们推出了一款名为“本地私有化部署大模型RWKV-懒人包一键安装享受专属免费大模型-RWKV Runner”的产品，旨在为用户提供更加便捷、高效的大模型部署和管理服务。首先，本地私有化部署大模型RWKV-懒人包一键安装享受专属免费大模型-RWKV Runner采用
接下来，我们需要配置服务器的URL。在这个示例中，假设服务器运行在本地端口5000上。每收到一行消息，我们将其解码并打印出来。这段代码是一个
RWKV在多语言处理、小说写作、长期记忆保持等方面表现出色，可以主要应用于自然语言处理任务，例如文本分类、命名实体识别、情感分析等。
RWKV-Runner：一键启动大模型构建，多元场景程序随需即成！ - 精选真开源，释放新价值。
概览
RWKV-Runner是一款由josStorer等开发者打造的开源工具，其核心目标是简化大语言模型在本地环境的部署与应用流程，使用户无需深入理解复杂的模型接口和技术细节即可便捷利用大规模预训练语言模型。该软件仅需一个极小的可执行程序（不大于8M），提供与OpenAI API兼容的接口，这意味着
前言在今天这个数据驱动的时代，大型语言模型（LLM）在处理自然语言处理（NLP）任务时的效能和效率成为了众多研究者和工程师关注的焦点。尤其是在推理成本日益攀升的背景下，如何在保持甚至提升模型性能的同时，大幅降低推理成本，成为了一个迫切需要解决的。最近，由RWKV团队推出的Eagle 7B模型，就在这方面展示了其惊人的潜力。Huggingface模型下载：://huggingface.
作者丨PENG Bo编辑丨极市平台本文的代码，在 win10 和 linux 均可直接编译运行：https://github.com/BlinkDL/RWKV-CUDAgithub.com/BlinkDL/RWKV-CUDA先看需提速的操作，在我的 RWKV 语言模型【 GitHub - BlinkDL/AI-Writer AI 写小说：https://github.com/Blink
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2022-10-11 12:58:38
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前面我们已经了解到 Eagle 7B 是基于 RWKV-v5 架构构建而成，RWKV（Receptance W
随着人工智能技术的快速发展，大模型在各个领域的应用越来越广泛。然而，对于许多企业和机构来说，使用公有云上的大模型服务往往会带来一些安全和性能问题。因此，本地私有化部署大模型成为了越来越受欢迎的选择。针对本地私有化部署大模型的需求，我们推出了一款名为RWKV-懒人包的解决方案。该方案可以让您轻松地一键安装部署RWKV大模型，并且享受到专属免费的大模型服务。下面，我们将详细介绍RWKV-懒人包的特点和
梦晨 衡宇 量子位 | 公众号 QbitAIChatGPT爆火以来，大语言模型和Transformer几乎成了同义词，然而真的如此吗？刚刚，一个由国人主导，总共27所大学、研究机构和公司组成的开源研究团队，联名发表重磅论文《RWKV：在Transformer的时代重新发明RNN》，受到学术界大量关注。RWKV就是论文中提出的新深度学习模型架构，以循环神经网络RNN为基础魔改而来。实际上RWKV模型
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2023-06-08 22:28:37
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在人工智能的繁荣时代，Transformer架构的出现无疑为深度学习领域注入了新的活力。而侯皓文NPCon作为这一新型大模型架构的代表，更是引领了学术界与工业界的新方向。侯皓文NPCon，全称“RWKV：Transformer时代的新型大模型架构”，是一种基于Transformer的自注意力机制的新型大模型架构。相较于传统的CNN和RNN，RWKV在处理长序列数据、捕捉全局信息以及提升模型性能等方
目录1 前言2 GPT模型解码3 InstructGPT4 基于RWKV微调模型4.1 RWKV简介4.2 增量预训练4.3 SFT微调4.4 RM和PPO5 测试6 总结1 前言近来，人工智能异常火热，ChatGPT的出现极大的推动了自然语言处理的发展，在推出仅两个月后，月活跃用户已达1亿，成为历史上增长最快的消费应用。OpenAI一直在研究生成式模型，在2018年6月发布了GPT，在2020年
之前由于ChatGpt处处受限，又没法注册的同学们有福了，我们可以在自己电脑上本地化部署一套AI语言模型，且对于电脑配置要求也不是非常高，对它就是RWKV。关于RWKVRWKV是一个开源且允许商用的大语言模型，灵活性很高且极具发展潜力，它是一种纯 RNN 的架构，能够进行语言建模，目前最大参数规模已经做到了 14B，该模型训练由Stability赞助。本文发布时RWKV在GitHub上已获得7.8
LaMDA：用于对话应用程序的语言模型
《LaMDA: Language Models for Dialog Applications》
论文地址：https://arxiv.org/abs/2201.08239相关博客【自然语言处理】【大模型】RWKV：基于RNN的LLM【自然语言处理】【大模型】CodeGeeX：用于代码生成的多语言预训练模型【自然语言处理】【大模型】LaMDA：用于对话应
