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,…

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…

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…

因为我是前端刚入门,昨天看了一个大神写的的初级前端需要掌握的知识,然后我就开始一一搜索,下面是我对css预处理器和后处理器的搜索结果,一是和大家分享下这方面的知识,另一方面方便自己以后翻阅.所以感兴趣的可以看下. 转载自"赵雷的博客",原文地址:http://zhaolei.info/2014/01/04/css-preprocessor-and-postprocessor/ 说到 CSS 预处理器,大家都很熟悉了,本文的重点是介绍从中抽出的 CSS 后处理器,这也是近一年多以来,前端…

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,…

1 不良描述 客户采用我们提供的SMT设备后,部分产品在焊接时出现异常,尤其是尺寸较大的QFP芯片,焊接后出现虚焊.冷焊.假焊等不良.应客户要求对这一批不良产品以及生产条件进行分析,以便找到改善的依据. 对不良样品进行外观检查,发现多处排阻出现严重偏移导致断路(图3):部分样品上QFP芯片偏移严重,导致焊接不良(图4):部分样品的QFP芯片出现冷焊现象(图5):部分样品出现贴片问题,芯片底部有异物(图6):部分样品的焊盘不沾锡(图7):未焊接的PCB焊盘也存在一定程度的破损(图8) 2   分析…

原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_57a1cae80101bit5.html 举例说明 svmtrain -s 0 -?c 1000 -t 1 -g 1 -r 1 -d 3 data_file 训练一个由多项式核(u'v+1)^3和C=1000组成的分类器. svmtrain -s 1 -n 0.1 -t 2 -g 0.5 -e 0.00001 data_file 在RBF核函数exp(-0.5|u-v|^2)和终止允许限0.00001的条件下,训练一个?-SV…

前言 「语音处理」是实时互动领域中非常重要的一个场景,在声网发起的「RTC Dev Meetup丨语音处理在实时互动领域的技术实践和应用」活动中,来自微软亚洲研究院.声网.数美科技的技术专家,围绕该话题进行了相关分享. 本文基于数美科技 NLP 技术负责人李田在活动中分享内容整理. 01 半监督训练在 ASR 领域的必要性 通用 ASR 的字准确率虽然已经非常高,但是在面向具体的场景(游戏场景.私聊场景.群聊场景.主播场景)时,还是存在场景不匹配的问题,因为通用的 ASR 在这些领域中的应用相对…

"大中台.小前台”新架构下,阿里大数据接下来怎么玩?_炬鼎力_新浪博客 http://blog.sina.com.cn/s/blog_1427354e00102vzyq.html "大中台.小前台”新架构下,阿里大数据接下来怎么玩?  此博文包含图片(2016-01-05 11:39:50)转载▼ [淘宝大学]阿里巴巴上周宣布“大中台.小中台”组织新架构后,阿里大数据接下来怎么玩,成为各界关注的焦点.12月15日,阿里大数据团队首次公开亮相,对阿里未来大数据策略进行解读,并宣布首个商家…