OpenAI公司基于GPT模型的ChatGPT风光无两,眼看它起朱楼,眼看它宴宾客,FaceBook终于坐不住了,发布了同样基于LLM的人工智能大语言模型LLaMA,号称包含70亿.130亿.330亿和650亿这4种参数规模的模型,参数是指神经网络中的权重和偏置等可调整的变量,用于训练和优化神经网络的性能,70亿意味着神经网络中有70亿个参数,由此类推. 在一些大型神经网络中,每个参数需要使用32位或64位浮点数进行存储,这意味着每个参数需要占用4字节或8字节的存储空间.因此,对于包含70亿个参…

本文利用twitter做为数据源,介绍使用Oracle大数据平台及Oralce Data Integrator工具,完成从twitter抽取数据,在hadoop平台上处理数据,并最终加载到oracle数据库. 数据集成分为三个阶段:获取.整理.分析和决策.…

大众点评的大数据实践-CSDN.NET 大众点评的大数据实践 爬虫工程师成大数据时代的"宠儿" - 杭州新闻中心 - 杭州网 爬虫工程师成大数据时代的"宠儿"…

大数据实践:ODI和Twitter(二) 在前面的文章中,我们已经使用flume将数据从twitter抓取到Hive中,现在我们来看看ODI(Oracle Data Integrator)如何在HIVE表中进行逆向工程,打开HIVE模型,然后在逆向工程中选择“新的数据存储”及待逆向的对象,如下:…

删除Git记录里的大文件 仓库自身的增长 大多数版本控制系统存储的是一组初始文件,以及每个文件随着时间的演进而逐步积累起来的差异:而 Git 则会把文件的每一个差异化版本都记录在案.这意味着,即使你只改动了某个文件的一行内容,Git 也会生成一个全新的对象来存储新的文件内容.久而久之,Git 仓库会变得十分臃肿. 解决办法 step 1. 把代码拉到本地 git clone git@github.com:congyucn/GAN-102CategoryFlower.git step 2. 查看占…

1.1.1  字段级权限 字段级权限适用于对不同人的能否查看或录入不同表不同字段的权限控制. 是否启用字段级权限配置 不启用字段级权限后,[用户权限管理]程序[字段级权限]按钮会隐藏,导致无法给管理其他用户的字段级权限. 如果启用字段级权限如下:系统配置里进行配置,勾选启用字段级权限即可. 图 3.3‑1 启用字段级权限配置 启用字段级权限使用方法 操作路径:[后台管理]->[用户权限管理] 第一步: 给用户初六配置字段权限 图 3.3‑2 给初六配置字段权限 第二步:在需要开启权限的页面构造函…

每一周,我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新,包括我们的产品和平台更新.社区活动.学习资源和内容更新.开源库和模型更新等,我们将其称之为「Hugging News」,本期 Hugging News 有哪些有趣的消息,快来看看吧! 社区活动 百姓 x Hugging Face ️ 黑客松结果揭晓! 为期两天的「造个 ️ 去瀛海威广场」聊天机器人黑客松已经落下帷幕,demo day 展示回放视频正在剪辑制作,经过激烈投票,各种小机器人儿们的「头衔」已经定下,…

在本文中,我们将展示如何使用 大语言模型低秩适配 (Low-Rank Adaptation of Large Language Models,LoRA) 技术在单 GPU 上微调 110 亿参数的 FLAN-T5 XXL 模型.在此过程中,我们会使用到 Hugging Face 的 Transformers.Accelerate 和 PEFT 库. 通过本文,你会学到: 如何搭建开发环境 如何加载并准备数据集 如何使用 LoRA 和 bnb (即 bitsandbytes) int-8 微调 T…

pytorch在有限的资源下部署大语言模型(以ChatGLM-6B为例) Part1知识准备 在PyTorch中加载预训练的模型时,通常的工作流程是这样的: my_model = ModelClass(...)state_dict =torch.load(checkpoint_file) 用简单的话来说,这些步骤是: 用随机初始化的权重创建模型. 从磁盘上加载模型权重(在一个通常被称为状态字典的字典中). 在模型中加载这些权重. 虽然这对常规大小的模型来说非常有效,但当我们处理一个巨大的模型时,…

导读 在当今的人工智能时代,大型AI模型已成为获得人工智能应用程序的关键.但是,这些巨大的模型需要庞大的计算资源和存储空间,因此搭建这些模型并对它们进行交互需要强大的计算能力,这通常需要使用云计算服务.从云产品性能上来看,GPU云主机是最适合的工具之一,对于业务方或者个人开发者来讲,使用GPU云主机搭建AI大语言模型有以下优势: •高性能计算:GPU云主机提供了高性能GPU处理器,加速模型的训练和推理: •高性价比:灵活资源管理.可扩展性.弹性伸缩等云计算优势,根据业务或个人训练的需要,快速调整…