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
## 1、背景 当我使用chatGpt时，服务端可以实时像我推送答案。起初以为是用了websocket技术，但是后来发现是用了Eventsource ## 2、什么是Eventsource 不知道大家有没有见过 Content-Type:text/event-stream 的请求头，这是 HTML5
基于electron31+vite5+pinia2跨端仿微信Exe聊天应用ViteElectronChat。 electron31-vite5-chat原创研发vite5+electron31+pinia2+element-plus跨平台实战仿微信客户端聊天应用。实现了聊天、联系人、收藏、朋友圈/短
前言 大语言模型的应用之一是与大语言模型进行聊天也就是一个ChatBot，这个应用已经很广泛了。 接下来的一个应用就是AI Agent。 AI Agent是人工智能代理（Artificial Intelligence Agent）的概念，它是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体，通常基于机
在SemanticKernel的入门例子中： // Import packages using Microsoft.SemanticKernel; using Microsoft.SemanticKernel.ChatCompletion; using Microsoft.SemanticKerne
一.启动命令过程日志 启动命令bash ./run.sh -c local -i 0 -b hf -m Qwen-1_8B-Chat -t qwen-7b-chat。输入日志如下所示： root@MM-202203161213:/mnt/l/20230918_RAG方向/QAnything# bas
简单的饼状图 EC
将目标文件拖入IDA 反汇编main函数 __int64 __fastcall main(int a1, char **a2, char **a3) { int i; // [rsp+Ch] [rbp-34h] char s[40]; // [rsp+10h] [rbp-30h] BYREF uns
大家好，我是小彭。 最近的 AI 技术实在火爆，从 OpenAI 的 ChatGPT，到微软的 New Bing，再到百度的文心一言，说明 AI 在应用层已经发展到一个新的阶段，每个人都有必要学习使用和控制 AI。 在接下来的几篇文章中，小彭将为你介绍 AI 技术的使用攻略以及实践感悟。今天我们就先
不能否认，微软Azure在TTS(text-to-speech文字转语音)这个人工智能细分领域的影响力是统治级的，一如ChatGPT在NLP领域的随心所欲，予取予求。君不见几乎所有的抖音营销号口播均采用微软的语音合成技术，其影响力由此可见一斑，仅有的白璧微瑕之处就是价格略高，虽然国内也可以使用科大讯
翻译自：[Fine-tuning a model with the Trainer API](https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter3/3?fw=pt "Fine-tuning a model with the Trainer API") `T
`https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca#%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%B8%8B%E8%BD%BD` 以ChatGPT、GPT-4等为代表的大语言模型（Large Language Model, LLM）掀起了新一轮自然语言处理领域
https://tidb.net/blog/0c5b6025 1.1. 字符集与编码规则 字符集（character set）即为众多字符的集合。字符集为每个字符分配一个唯一的 ID，称为 “Code Point（码点）”。编码规则是将 Code Point 转换为 0、 1 二进制序列的规则。通俗
> 学习转载文章：[解构大模型之困，打开联邦大模型时代](https://mp.weixin.qq.com/s/S4m9CgsGpGS6qhtbT9rBag) ## 引言 自从 ChatGPT 横空出世后，一石激起千层浪，人工智能也正在从感知理解走向生成创造，这是一个关键里程碑。生成式大模型完成了从
写好的自动办理六环外进京证脚本跑不通，总是返回办理业务人数较多 (500) 错误，Charles / VNET 抓包、android 交叉编译 jq、升级 curl…都不起作用，最终还是神奇的 adb shell 帮了大忙，最后定位到根因，居然是用 shell 字符串长度作为数据长度导致的，这错误犯的有点低级……
Jenkins 多分支流水线 构建过程中报错。 [Pipeline] // node [Pipeline] End of Pipeline java.nio.charset.MalformedInputException: Input length = 1 at java.base/java.nio
Kubernetes(K8S) 配置静态资源服务 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: img-config namespace: vipsoft data: img.conf: | server { charset utf-8; listen
{ "code":"DeploymentFailed", "message":"At least one resource deployment operation failed. Please list deployment operations for details. Please see https://aka.ms/arm-deployment-operations for usag
MySQL 高级(进阶) SQL 语句 use gy; create table location (Region char(20),Store_Name char(20)); insert into location values('East','Boston'); insert into loc
## 前言 上一篇文章介绍了几个开源LLM的环境搭建和本地部署，在使用ChatGPT接口或者自己本地部署的LLM大模型的时候，经常会遇到这几个参数，本文简单介绍一下~ - temperature - top_p - top_k ### 关于LLM 上一篇也有介绍过，这次看到一个不错的图 >A rec
