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
https://cloud.tencent.com/developer/inventory/600/article/1698426 背景介绍 近两年BPF技术跃然成为了一项热门技术，在刚刚结束的KubeCon 2020 Europe会议上有7个关于BPF的技术分享， 而在KubeCon 2020 C
## 一：背景 ### 1. 讲故事 训练营中有朋友问在 Linux 上如何抓 crash dump，在我的系列文章中演示的大多是在 Windows 平台上，这也没办法要跟着市场走，谁让 .NET 的主战场在**工控** 和 **医疗** 呢，上一张在 合肥 分享时的一个统计图。  训练器。作为一种替代 PPO 的方法，RLOO 是一种新的在线 RLHF 训练算法，旨在使其更易于访问和实施。特别是， RLOO 需要的 GPU 内存更少，并且达到收敛所需的挂钟时间也更短。如下面的图表所示:
Stable diffusion中的models Stable diffusion model也可以叫做checkpoint model，是预先训练好的Stable diffusion权重，用于生成特定风格的图像。模型生成的图像类型取决于训练图像。 如果训练数据中从未出现过猫的图像，模型就无法生成猫
为了AIGC的学习，我做了一个基于Transformer Models模型完成GPT2的学生AIGC学习训练模型，指在训练模型中学习编程AI。 在编程之前需要准备一些文件： 首先，先win+R打开运行框，输入：PowerShell后 输入： pip install -U huggingface_hu
DeepFaceLive是一款专注于直播实时换脸的AI软件，使用经过长时间训练的人脸模型替换摄像头中的人脸，能够产生接近电影质量的面部合成效果，提供高保真的视觉体验，在新版本中也支持了图片换脸（视频换脸只能预览，不能保存） · DeepFaceLive在直播场景下的效果高度逼真，强大的遮罩功能使你可
AI神秘且有趣，我们一个经典的游戏flappy bird集成AI，实现自训练成长的聪明的笨鸟。先上效果： 初始化的笨鸟拥有分身，每个分身都有自我学习功能，根据自己的移动轨迹和得分情况进行汇总，进行新一代的笨鸟的迭代，基本经过数十轮的训练和迭代，能完成高智慧的笨鸟，自我闯关能力强。 需要了解的AI知识
1.概述 ChatGPT是当前自然语言处理领域的重要进展之一，通过预训练和微调的方式，ChatGPT可以生成高质量的文本，可应用于多种场景，如智能客服、聊天机器人、语音助手等。本文将详细介绍ChatGPT的原理、实战演练和流程图，帮助读者更好地理解ChatGPT技术的应用和优势。 2.内容 在当今快
GPT4All是一个开源的聊天机器人，它基于LLaMA的大型语言模型训练而成，使用了大量的干净的助手数据，包括代码、故事和对话。它可以在本地运行，不需要云服务或登录，也可以通过Python或Typescript的绑定来使用。它的目标是提供一个类似于GPT-3或GPT-4的语言模型，但是更轻量化和易于
本文通过ChnSentiCorp数据集介绍了文本分类任务过程，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.任务和数据集介绍 1.任务 中文情感分类本质还是一个文本分类问题。 2.数据集 本文使用ChnS
本文通过ChnSentiCorp数据集介绍了完型填空任务过程，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.完形填空 完形填空应该大家都比较熟悉，就是把句子中的词挖掉，根据上下文推测挖掉的词是什么。 二.
2023年7月18日Meta开源了Llama2，在2万亿个Token上训练，可用于商业和研究，包括从7B到70B模型权重、预训练和微调的代码。相比Llama1，Llama2有较多提升，评估结果如下所示： 基于Llama2模型的开源模型如下所示： 1.WizardCoder Python V1.0 h
Atom-7B与Llama2间的关系：Atom-7B是基于Llama2进行中文预训练的开源大模型。为什么叫原子呢？因为原子生万物，Llama中文社区希望原子大模型未来可以成为构建AI世界的基础单位。目前社区发布了6个模型，如下所示： FlagAlpha/Atom-7BFlagAlpha/Llama2
摘要：神经网络的压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型（pre-trained model）转化为一个精简的小模型。 本文分享自华为云社区《卷积神经网络压缩方法总结》，作者：嵌入式视觉 。 我们知道，在一定程度上，网络越深，参数越多，模型越复杂，其最终效果越好。神经网络的压缩算法是，旨在将一个
问题 今天在跑代码的时候，使用到了wandb记录训练数据。 我在23服务器上跑的好好的，但将环境迁移到80服务器上重新开始跑时，却遇到了如下报错 看这个报错信息是由于wandb没有apis这个属性，于是我定位到具体的报错代码 😯原来程序在import wandb时就抛出异常了。 解决方法 我尝试验
摘要：在本案例中，我们将展示如何基于A2C算法，训练一个LunarLander小游戏。 本文分享自华为云社区《使用A2C算法控制登月器着陆》，作者：HWCloudAI 。 LunarLander是一款控制类的小游戏，也是强化学习中常用的例子。游戏任务为控制登月器着陆，玩家通过操作登月器的主引擎和副引
摘要：直接使用AI Gallery里面现有的数据集进行自动学习训练，很简单和方便，节约时间，不用自己去训练了，AI Gallery 里面有很多类似的有趣数据集，也非常好玩，大家一起试试吧。 本文分享自华为云社区《基于AI Gallery的二分类猫狗图片分类小数据集自动学习体验》，作者：运气男孩。 前
摘要：本文就带大家了解在昇腾平台上对TensorFlow训练网络进行性能调优的常用手段。 本文分享自华为云社区《在昇腾平台上对TensorFlow网络进行性能调优》，作者：昇腾CANN 。 用户将TensorFlow训练网络迁移到昇腾平台后，如果存在性能不达标的问题，就需要进行调优。本文就带大家了解
