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轻松玩转70亿参数大模型！借助Walrus在AWS上部署Llama2

Llama 2 是 Meta 的下一代开源大语言模型。它是一系列经过预训练和微调的模型，参数范围从 70 亿到 700 亿个。Meta Llama 2 可免费用于研究和商业用途并且提供了一系列具有不同大小和功能的模型，因此一经发布备受关注。在[之前的文章](https://www.cnblogs.c

中文句子关系推断

本文通过ChnSentiCorp数据集介绍了中文句子关系推断任务过程，主要使用预训练语言模型bert-base-chinese直接在测试集上进行测试，也简要介绍了模型训练流程，不过最后没有保存训练好的模型。一.任务简介和数据集通过模型来判断2个句子是否连续，使用ChnSentiCorp数据集，不

Langchain-Chatchat项目：1.2-Baichuan2项目整体介绍

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

git clone开启云上AI开发

摘要：相比于传统的软件开发，AI开发存在以下4个痛点：算法繁多；训练时间长；算力需求大；模型需手动管理，我们可以使用云上AI开发的方式来缓解以上4个痛点。本文分享自华为云社区《git clone开启云上AI开发》，作者：ModelArts开发者。已发布地址：https://developer.h

手把手教您在PyCharm中连接云端资源进行代码调试

摘要：ModelArts提供了一个PyCharm插件工具PyCharm ToolKit，协助用户完成代码上传、提交训练作业、将训练日志获取到本地展示等，用户只需要专注于本地的代码开发即可。本文分享自华为云社区《手把手教您在PyCharm中连接云端资源进行代码调试》，作者：Hello EI。 Mod

基于OCR进行Bert独立语义纠错实践

摘要：本案例我们利用视频字幕识别中的文字检测与识别模型，增加预训练Bert进行纠错本文分享自华为云社区《Bert特调OCR》，作者：杜甫盖房子。做这个项目的初衷是发现图比较糊/检测框比较长的时候，OCR会有一些错误识别，所以想对识别结果进行纠错。一个很自然的想法是利用语义信息进行纠错，其实在OC

JavaCV人脸识别三部曲之一：视频中的人脸保存为图片

先介绍人脸识别，再用JavaCV，将摄像头中的人脸提取出来保存为小图片，用于训练

SMOTE与SMOGN算法R语言代码

本文介绍基于R语言中的UBL包，读取.csv格式的Excel表格文件，实现SMOTE算法与SMOGN算法，对机器学习、深度学习回归中，训练数据集不平衡的情况加以解决的具体方法~

神经网络中神经元的权重更新

前段时间写过一篇介绍神经网络的入门文章：神经网络极简入门。那篇文章介绍了神经网络中的基本概念和原理，并附加了一个示例演示如何实现一个简单的神经网络。不过，在那篇文章中并没有详细介绍神经网络在训练时，是如何一步步找到每个神经元的最优权重的。本篇介绍神经网络训练时，常用的一种权重更新的方式--梯度下降

算法金 | DL 骚操作扫盲，神经网络设计与选择、参数初始化与优化、学习率调整与正则化、Loss Function、Bad Gradient

大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」今日 216/10000 抱个拳，送个礼神经网络设计与选择参数初始化与优化学习率调整与正则化数据预处理与标准化训练过程与监控特定模型技巧其他训练技巧 1. 神经网络设计与选

AIGC的行业发展

1. AIGC的行业发展 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）是利用人工智能技术来自动生成内容的一种新型内容创作方式。它基于生成对抗网络(GAN)、大型预训练模型等技术，通过对已有数据进行学习和模式识别，以适当的泛化能力生成

Hugging Face Accelerate 两个后端的故事：FSDP 与 DeepSpeed

社区中有两个流行的零冗余优化器（Zero Redundancy Optimizer，ZeRO）算法实现，一个来自 DeepSpeed，另一个来自 PyTorch。Hugging Face Accelerate 对这两者都进行了集成并通过接口暴露出来，以供最终用户在训练/微调模型时自主选择其中之一

基于Python和TensorFlow实现BERT模型应用

本文分享自华为云社区《使用Python实现深度学习模型：BERT模型教程》，作者： Echo_Wish。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google提出的一种用于自然语言处理（NLP）的预训练模型。BERT

快速识别你家的猫猫狗狗，教你用ModelBox开发AI萌宠应用

本文介绍了如何使用ModelBox开发一个动物目标检测的AI应用，从而掌握图片标注、数据处理和模型训练方法，以及对应的推理应用逻辑。

SMOGN算法Python实现：解决回归分析中的数据不平衡

本文介绍基于Python语言中的smogn包，读取.csv格式的Excel表格文件，实现SMOGN算法，对机器学习、深度学习回归中，训练数据集不平衡的情况加以解决的具体方法~

【昇腾开发全流程】AscendCL开发板模型推理

学会如何安装配置华为云ModelArts、开发板Atlas 200I DK A2。并打通一个Ascend910训练到Ascend310推理的全流程思路。 > 在本篇章，我们继续进入推理阶段！

利用英特尔 Gaudi 2 和至强 CPU 构建经济高效的企业级 RAG 应用

检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation，RAG) 可将存储在外部数据库中的新鲜领域知识纳入大语言模型以增强其文本生成能力。其提供了一种将公司数据与训练期间语言模型学到的知识分开的方式，有助于我们在性能、准确性及安全隐私之间进行有效折衷。通过本文，你将了解到英特

CeiT：商汤提出结合CNN优势的高效ViT模型 | 2021 arxiv

论文提出CeiT混合网络，结合了CNN在提取低维特征方面的局部性优势以及Transformer在建立长距离依赖关系方面的优势。CeiT在ImageNet和各种下游任务中达到了SOTA，收敛速度更快，而且不需要大量的预训练数据和额外的CNN蒸馏监督，值得借鉴来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:

数组降维与多级指针、函数栈帧、地址空间、可变参数原理

目录数组和指针多维数组的物理结构证明数组a和&a不同数组与指针的差别之一什么时候数组名表示整个数组?数组训练理解指针与数组的题所有的数组,都可以看成一维数组.所有的数组传参,最终都会降维成一维数组函数函数的地址函数的规范内存管理malloc返回给用户的只有申请内存的起始地址,那free是如何准确释放

T2T-ViT：更多的局部结构信息，更高效的主干网络 | ICCV 2021

论文提出了T2T-ViT模型，引入tokens-to-token（T2T）模块有效地融合图像的结构信息，同时借鉴CNN结果设计了deep-narrow的ViT主干网络，增强特征的丰富性。在ImageNet上从零训练时，T2T-ViT取得了优于ResNets的性能MobileNets性能相当来源：晓

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