聊聊ChatGLM6B的微调脚本及与Huggingface的关联

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[QualityCenter]设置工作流脚本-设置不同字段值关联不同列表

需求:当选择A字段某个值时,设置B字段的列表值根据A字段的值来判断读取不同的列表值,如当运行省份的值已更改, 运行地区的选择列表将更改. 在脚本编辑器新建一个函数UserFuntion_Bug_ProjectArea,然后编写脚本如下: Sub UserFuntion_Bug_ProjectArea Select Case Bug_Fields("BG_USER_15").Value Case "01.广东" Bug…

LoadRunner脚本增强技巧之手动关联

个人认为LoadRunner的手动关联技巧可以看做参数化的一种,区别在与获取参数的来源不同. 一般的参数化:把脚本中一个写死的数值或者字符串用一个变量参数来代替,每次迭代的时候,从本地文件或者数据库中获取不同的数值或者字符串,填入变量参数的位置,然后对服务器发起请求. 手动关联:把脚本中服务器返回给用户的SessionID(字符串)保存在一个变量里面,后面调用时直接使用使用变量而不是具体某个SessionID. 我们可以通过脚本对比的方式找到需要手动关联的地方. 1.录制一个脚本,一定要记住每一…

LoadRunner脚本增强技巧之自动关联

为什么要做关联,原理很简单,录制脚本的时候,服务器会给用户一个唯一的认证码来进行操作,当再次回放脚本的时候服务器又会给一个全新的认证码,而录制好的脚本是写死的,还是拿老的认证码提交,肯定会导致脚本执行失败. 下面是网上找到的录制和回放过程的示意图录制过程: 1.输入用户名密码登录 2.服务器端返回一个sesiionID@@@12345 3.客户端拿着获得sesiionID@@@12345进一步请求服务器信息. 4.服务器返回客户端想要的信息回放过程: 1.输入用户名密码登录 2.客户端返回新…

Pytorch | BERT模型实现，提供转换脚本【横扫NLP】

<谷歌终于开源BERT代码:3 亿参数量,机器之心全面解读>,上周推送的这篇文章,全面解读基于TensorFlow实现的BERT代码.现在,PyTorch用户的福利来了:一个名为Hugging Face的团队近日公开了BERT模型的谷歌官方TensorFlow库的op-for-op PyTorch重新实现[点击阅读原文直接访问]: https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT 这个实现可以为BERT加载任何预训练的TensorFl…

使用 LoRA 进行 Stable Diffusion 的高效参数微调

LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 是微软研究员引入的一项新技术,主要用于处理大模型微调的问题.目前超过数十亿以上参数的具有强能力的大模型 (例如 GPT-3) 通常在为了适应其下游任务的微调中会呈现出巨大开销. LoRA 建议冻结预训练模型的权重并在每个 Transformer 块中注入可训练层 (秩-分解矩阵).因为不需要为大多数模型权重计算梯度,所以大大减少了需要训练参数的数量并且降低了 GPU 的内存要求.研究人员发现,通…

运维数据库平台~inception测试脚本

一简介:今天咱们来聊聊inception的测试脚本二范例: #!/usr/bin/python import MySQLdb sql='/*--user=;--password=;--host=;--execute=1;--port=3306;*/\ inception_magic_start;\ use test;\ select count(*) from mongodb_log where id > 1000 ;\ inception_magic_commit;' try:…

【Python实例】用脚本自动拿一个或多个仿真环境

注1:之前使用的是perl,现在尝试切换到python; 注2:该脚本用于实现自动拿仿真环境,里面应该还有很多不足之处,后续逐渐完善; 注3:假设脚本名字为get_env.py,直接执行脚本,会有两次输入,分别为ll和hl,如果ll=hl,比如均为1,那么最终生成env_1环境;如果hl>ll,比如ll=1,hl=3,则最终生成env_1, env_2, env_3; 资料参考: (1) https://www.cnblogs.com/heibaimao123/p/16294111.html (…