解锁ChatGLM-6B的潜力：优化大语言模型训练，突破任务困难与答案解析难题

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pytorch在有限的资源下部署大语言模型（以ChatGLM-6B为例）

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,…

保姆级教程：用GPU云主机搭建AI大语言模型并用Flask封装成API，实现用户与模型对话

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…

开放下载！2021 解锁 Serverless 从入门到实战大“橙”就

Serverless 架构即将引领云计算的下一个十年已成行业共识.处于变革中的开发者,大多已从观望状态转向尝试阶段, 越来越多 Serverless 落地场景被解锁. "Serverless 只适合小场景吗?"."只能被事件驱动吗?" 这些早期对 Serverless 的质疑正在逐渐消散.更多开发者开始关注核心场景中,如何采用 Serverless 技术达到提效.弹性.成本优化等目的.2020 年天猫双11,阿里云实现了国内首例 Serverless 在核心业务场…

本地推理,单机运行,MacM1芯片系统基于大语言模型C++版本LLaMA部署“本地版”的ChatGPT

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…

大礼包！ANDROID内存优化(大汇总)

写在最前: 本文的思路主要借鉴了2014年AnDevCon开发者大会的一个演讲PPT,加上把网上搜集的各种内存零散知识点进行汇总.挑选.简化后整理而成. 所以我将本文定义为一个工具类的文章,如果你在ANDROID开发中遇到关于内存问题,或者马上要参加面试,或者就是单纯的学习或复习一下内存相关知识,都欢迎阅读.(本文最后我会尽量列出所参考的文章). OOM: 内存泄露可以引发很多的问题: 1.程序卡顿,响应速度慢(内存占用高时JVM虚拟机会频繁触发GC) 2.莫名消失(当你的程序所占内存越大,…

android app性能优化大汇总（内存性能优化）

转载请注明本文出自大苞米的博客(http://blog.csdn.net/a396901990),谢谢支持! 写在最前: 本文的思路主要借鉴了2014年AnDevCon开发者大会的一个演讲PPT,加上把网上搜集的各种内存零散知识点进行汇总.挑选.简化后整理而成. 所以我将本文定义为一个工具类的文章,如果你在Android开发中遇到关于内存问题,或者马上要参加面试,或者就是单纯的学习或复习一下内存相关知识,都欢迎阅读.(本文最后我会尽量列出所参考的文章). 内存简介: RAM(random a…

ANDROID内存优化——大汇总（转）

原文作者博客:转载请注明本文出自大苞米的博客(http://blog.csdn.net/a396901990),谢谢支持! ANDROID内存优化(大汇总——上) 写在最前: 本文的思路主要借鉴了2014年AnDevCon开发者大会的一个演讲PPT,加上把网上搜集的各种内存零散知识点进行汇总.挑选.简化后整理而成. 所以我将本文定义为一个工具类的文章,如果你在ANDROID开发中遇到关于内存问题,或者马上要参加面试,或者就是单纯的学习或复习一下内存相关知识,都欢迎阅读.(本文最后我会尽量列出所参…