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…
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…
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,…
Part1配置及参数 transformers==4.28.1 源码地址:transformers/configuration_utils.py at v4.28.1 · huggingface/transformers (github.com) 文档地址:Generation (huggingface.co) 对于生成任务而言:text-decoder, text-to-text, speech-to-text, and vision-to-text models,有以下几种生成的方法: gr…
36.1 pwdhash:密码哈希生成器 36.2 mkpasswd:生成应用于用户的新密码 36.3 keytool:密钥和证书管理工具 36.4 certutil:证书服务器管理工具 36.5 vncpasswd:创建或更改VNC登录密码 36.6 ssh-keygen:创建SSH密钥 36.7 htpasswd:为基本身份验证管理用户文件 36.8 htdigest:管理用于摘要认证的用户文件 36.9 ntp-keygen:生成NTP主机密钥 36.10 slappasswd:设置LDA…
本文将展示如何在 Habana Gaudi2 上使用 Optimum Habana.Optimum Habana 是 Gaudi2 和 Transformers 库之间的桥梁.本文设计并实现了一个大模型推理基准测试,证明了通过使用 Optimum Habana 你将能够在 Gaudi2 上获得 比目前市面上任何可用的 GPU 都快的推理速度. 随着模型越来越大,将它们部署到生产环境中以用于推理也变得越来越具有挑战性.硬件和软件都需要很多创新来应对这些挑战,让我们来深入了解 Optimum Hab…
目前大数据已经成为了各家互联网公司的核心资产和竞争力了,其实不仅是互联网公司,包括传统企业也拥有大量的数据,也想把这些数据发挥出作用.在这种环境下,大数据技术的重要性和火爆程度相信没有人去怀疑. 而AI人工智能又是基于大数据技术基础上发展起来的,大数据技术已经很清晰了,但是AI目前还未成熟啊,所以本文就天马行空一下,从大数据的技术变迁历史中来找出一些端倪,猜一猜AI人工智能未来的发展. 最近断断续续的在看<极客时间>中「 从0开始学大数据 」专栏的文章,受益匪浅,学到了很多.尤其是非常喜欢作者…
NGS又称为下一代测序技术,高通量测序技术 以高输出量和高解析度为主要特色,能一次并行对几十万到几百万条DNA分子进行序列读取,在提供丰富的遗传学信息的同时,还可大大降低测序费用.缩短测序时间的测序技术. Sanger法测序(一代测序):是一种利用DNA聚合酶来延伸结合在待定序列模板上的引物的测序技术.每一次序列测定由一套四个单独的反应构成,每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸(dNTP),并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸(ddNTP).由于ddNTP缺乏延伸所需要的3-OH基团,使延长的…