主要整理了N多年前（2010年）学习C++的时候开始总结的知识点，好长时间不写C++代码了，现在LLM量化和推理需要重新学习C++编程，看来出来混迟早要还的。 1.shared_ptr 解析：shared_ptr是一种计数指针，当引用计数变为0时，shared_ptr所指向的对象将会被删除。如下所示
主要整理了N多年前（2010年）学习C++的时候开始总结的知识点，好长时间不写C++代码了，现在LLM量化和推理需要重新学习C++编程，看来出来混迟早要还的。 1.const_cast (expression)[1] 解析：const_cast转换符用来移除变量的const或v
ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第2代版本，引入新的特性包括更长的上下文(基于FlashAttention技术，将基座模型的上下文长度由ChatGLM-6B的2K扩展到了32K，并在对话阶段使用8K的上下文长度训练)；更高效的推理(基于Multi-QueryAtte
由百川智能推出的新一代开源大语言模型，采用2.6万亿Tokens的高质量语料训练，在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域benchmark上取得同尺寸最佳的效果，发布包含有7B、13B的Base和经过PPO训练的Chat版本，并提供了Chat版本的4bits量化。 一.Baichuan2模型 B
在官方例子中给出了通过chain = NebulaGraphQAChain.from_llm(ChatOpenAI(temperature=0), graph=graph, verbose=True)来检索NebulaGraph图数据库。本文介绍了通过GPT2替换ChatOpenAI的思路和实现，暂
本文主要讨论Langchain-Chatchat项目中自定义Agent问答的思路和实现。以"计算器工具"为例，简单理解就是通过LLM识别应该使用的工具类型，然后交给相应的工具（也是LLM模型）来解决问题。一个LLM模型可以充当不同的角色，要把结构化的Prompt模板写好，充分利用LLM的Zero/O
ImportError: urllib3 v2.0 only supports OpenSSL 1.1.1+, currently the 'ssl' module is compiled with OpenSSL 1.0.2k-fips 26 Jan 2017. See: https://gith
百度飞桨 PaddlePaddle 2.4.0 => Python 3.7.4 PaddlePaddle 2.4.1+ => Python 3.9.0 ### 下载 ```bash # 安装依赖 [root@localhost ~]# yum -y install zlib-devel bzip2-
原因为升级python后新建了软连接指向了新版本，除非同时升级yum不然无法使用。需要手动更改报错文件指向新版本后即可解决。 ```bash [root@localhost pdserving]# yum install -y tree File "/usr/bin/yum", line 30 ex
截至目前（2023年），Java8发布至今已有9年，2018年9月25日，Oracle发布了Java11，这是Java8之后的首个LTS版本。那么从JDK8到JDK11，到底带来了哪些特性呢？值得我们升级吗？而且升级过程会遇到哪些问题呢？带着这些问题，本篇文章将带来完整的JDK8升级JDK11最全实践。
DeepSpeed是一个深度学习优化软件套件，使分布式训练和推理变得简单、高效和有效。它可以做些什么呢？训练/推理具有数十亿或数万亿参数的密集或稀疏模型；实现出色的系统吞吐量并有效扩展到数千个GPU；在资源受限的GPU系统上进行训练/推理；实现前所未有的低延迟和高吞吐量的推理；以低成本实现极限压缩，
本文主要通过例子介绍了如何给核函数计时的思路和实现。实现例子代码参考文献[7]，只需要把相应章节对应的CMakeLists.txt文件拷贝到CMake项目根目录下面即可运行。 1.用CPU计时器计时(sumArraysOnGPU-timer.cu)[7] 在主函数中用CPU计时器测试向量加法的核函数
本文主要通过例子介绍了CUDA异构编程模型，需要说明的是Grid、Block和Thread都是逻辑结构，不是物理结构。实现例子代码参考文献[2]，只需要把相应章节对应的CMakeLists.txt文件拷贝到CMake项目根目录下面即可运行。 1.Grid、Block和Thread间的关系 GPU中最
基于Langchain与ChatGLM等语言模型的本地知识库问答应用实现。项目中默认LLM模型改为THUDM/chatglm2-6b[2]，默认Embedding模型改为moka-ai/m3e-base[3]。 一.项目介绍 1.实现原理 本项目实现原理如下图所示，过程包括加载文件->读取文本->文
背景 最近把项目中的技术框架做一次升级，最重要的就是SpringBoot从2.7.x升级到3.0.x，当然还会有一些周边的框架也会连带着升级，比如Mybatis Plus，SpringCloud等，话不多说直接看看有哪些事情要做。 具体事项 主要分两类，第一类是单纯的提升版本，主要如下： 1.jdk
一.量化模型调用方式 下面是一个调用FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat[1]的4bit压缩版本FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat-4bit[2]的例子： from transformers import AutoTokenizerfro
提供LoRA微调和全量参数微调代码，训练数据为data/train_sft.csv，验证数据为data/dev_sft.csv，数据格式为"Human: "+问题+"\nAssistant: "+答案。本文主要介绍Llama-2-7b模型LoRA微调以及4bit量化的实践过程。
提供LoRA微调和全量参数微调代码，训练数据为data/train_sft.csv，验证数据为data/dev_sft.csv，数据格式如下所示： "Human: "+问题+"\nAssistant: "+答案 举个例子，如下所示： Human: 用一句话描述地球为什么是独
Transformer和BERT可谓是LLM的基础模型，彻底搞懂极其必要。Transformer最初设想是作为文本翻译模型使用的，而BERT模型构建使用了Transformer的部分组件，如果理解了Transformer，则能很轻松地理解BERT。 一.Transformer模型架构 1.编码器 （
自动信息抽取发展了几十年，虽然模型很多，但是泛化能力很难用满意来形容，直到LLM的诞生。虽然最终信息抽取质量部分还是需要专家审核，但是已经极大的提高了信息抽取的效率。因为传统方法需要大量时间来完成数据清洗、标注和训练，然后来实体抽取、实体属性抽取、实体关系抽取、事件抽取、实体链接和指代消解等等。现在
