实战datawhale diffuser模型
pytorch强制转换模型的所有参数都变成统一类型
可以调用模型的父类Module中的type方法,例如model.type(torch.float64),将网络模型model的参数和缓冲区强制转换为torch.float64类型,这样就可以训练torch.float64类型的数据了,还可以指定其他类型。另外还有一些强制转换为某一种类型的方法:flo ......
大模型环境搭建(二)
二:Conda 安装 1.下载链接:https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe 2.安装完之后,要修改以下他的执行策略!点开始菜单,打开:Anaconda Powershell Prompt (mi ......
大模型环境搭建(一)
一:Python 安装 安装简介: 电脑系统:Win11 安装Python版本:3.10.11 第一步,下载Python 打开官网:https://www.python.org/ 国内镜像:https://mirrors.huaweicloud.com/python/ 第三步,确认Python,pi ......
大语言模型底层架构丨带你认识Transformer
本文分享自华为云社区《大语言模型底层架构你了解多少?大语言模型底层架构之一Transfomer的介绍和python代码实现》,作者: 码上开花_Lancer 。 语言模型目标是建模自然语言的概率分布,在自然语言处理研究中具有重要的作用,是自然语言处理基础任务之一。大量的研究从n 元语言模型(n-gr ......
KubeKey 升级 KubeSphere 和 Kubernetes 补丁版本实战指南
作者:运维有术 前言 知识点 定级:入门级 KubeKey 如何升级 KubeSphere 补丁版本 KubeKey 如何升级 Kubernetes 补丁版本 KubeSphere 和 Kubernetes 升级准备及验证 KubeKey 升级 KubeSphere 和 Kubernetes 的常见 ......
机器学习-逻辑回归:从技术原理到案例实战
在本篇文章中,我们对逻辑回归这一经典的机器学习算法进行了全面而深入的探讨。从基础概念、数学原理,到使用Python和PyTorch进行的实战应用,本文旨在从多个角度展示逻辑回归的内在机制和实用性。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经 ......
小程序开发实战案例之二|如何实现小程序支付
上一章讲完如何获取用户信息授权 后,下一步就可以进行小程序支付了。 本期就来介绍下支付宝小程序支付如何实现。 PS:接入前的准备工作可以参考:接入准备;接入指南可参考:接入指南~ 获取小程序支付权限 获取权限分为三步:分别是 账号开通 JSAPI 支付、账号与小程序账号绑定 以及 小程序绑定 JSA ......
三维模型的顶层合并构建的优势方面浅析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作,从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大,模型轻量化效率高,自动化处理能力高;采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理,精度高,... ......
第二章 若依JFlow流程模型设计
这篇文章主要讲解了如何使用JFlow框架创建业务场景和流程模型,绘制流程图及注意事项,以及单节点的表单绘制和需要注意的细节 ......
语言大模型(LLMs)的特点
语言大模型(Large Language Models, LLMs)是近年来自然语言处理领域的重要发展之一。其主要特点是: 海量参数:LLMs包含了上十亿个参数,特别是GPT-3包含了1759亿个参数。这些大规模的参数使其可以学习非常复杂的模式和表征。 巨量数据集:LLMs通过海量数据进行预训练,例 ......
聊聊神经网络模型流程与卷积神经网络的实现
神经网络模型流程 神经网络模型的搭建流程,整理下自己的思路,这个过程不会细分出来,而是主流程。 在这里我主要是把整个流程分为两个主流程,即预训练与推理。预训练过程主要是生成超参数文件与搭设神经网络结构;而推理过程就是在应用超参数与神经网络。 卷积神经网络的实现 在 聊聊卷积神经网络CNN中,将卷积神 ......
Systemd 入门教程:实战篇
一、开机启动 对于那些支持 Systemd 的软件,安装的时候,会自动在/usr/lib/systemd/system目录添加一个配置文件。 如果你想让该软件开机启动,就执行下面的命令(以httpd.service为例)。 $ sudo systemctl enable httpd 上面的命令相当于 ......
PostgreSQL: select for update实战
场景 需要获取用户申请的流水号,其值记录在number_of_form表中。但当多个用户同时申请时,会出现单号重复的情况,现在需要保证单据号码的一致性 解决方案 以我搜寻来看,大体有两种做法。 悲观锁:总是假设最坏的情况,也就是每次拿数据的时候,都认为别人会修改,所以每次拿数据,都会对符合条件的数据 ......
PyTorch造大模型“加速包”,不到1000行代码提速10倍!英伟达科学家:minGPT以来最好的教程式repo之一
前言 PyTorch团队让大模型推理速度加快了10倍。且只用了不到1000行的纯原生PyTorch代码! 本文转载自量子位 仅用于学术分享,若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 ......
JeecgBoot 框架升级至 Spring Boot3 的实战步骤
总有人问 JeecgBoot 何时支持 jdk17 和 springboot3,目前官方已经推出了 SpringBoot 3 分支,大家可以提前下载体验 https://github.com/jeecgboot/jeecg-boot/tree/springboot3 ......
网络编程之IO模型
我们讨论网络编程中的IO模型时,需要先明确什么是IO以及IO操作为什么在程序开发中是很关键的一部分,首先我们看下IO的定义。 IO的定义 IO操作(Input/Output操作)是计算机系统中的一种重要操作,用于数据的输入和输出,通常涉及到计算机与外部设备(如硬盘、网卡、键盘、鼠标、打印机等)之间的 ......
【实战技能】 单步运行源码分析,一期视频整明白FreeRTOS内核源码框架和运行机制,RTOS Trace链表功能展示
从源码的角度来看,OS内核源码就是通过各种链表组装起来的,FreeRTOS就是下面几个链表组成的。FreeRTOS的调度,任务切换就是倒腾这几个链表。而其它的几款OS是一个链表就一撸到底了,FreeRTOS是搞了好几个。所以视频里面就重点介绍下这个,其它的支持的也做个拓展说明。 搞清楚这几个链表也就 ......
c++17实战手册(1)
目录C++17概述 C++17概述 C++是基于C语言(ISO/ IEC 9899 : 2011标准定义)扩展形成的程序设计语言,对C语言提供的机制作了以下扩充: 更多的数据类型 类 模板 异常 名字空间 额外的库机制 ......
三-select模型
select模型是对简单C/S模型的优化,他解决了accept函数阻塞等待连接的问题。并且允许应用程序同时监视多个套接字,从而实现简单的并发请求。通过调用select函数确认一个或多个套接字当前的状态,并根据当前状态进行相应操作。在select模型模型中,select函数是最关键的。 select模 ......
HTTPS处于OSI模型中哪个层?
HTTPS(Hypertext Transfer Protocol Secure)位于 OSI(Open Systems Interconnection)模型的应用层和传输层之间。 在 OSI 模型中,从底层到顶层依次是:物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。HTTPS 是在应 ......
关于三维模型几何坐标校正的技术方法探讨
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作,从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大,模型轻量化效率高,自动化处理能力高;采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理,精度高,... ......
使用Huggingface创建大语言模型RLHF训练流程的完整教程
ChatGPT已经成为家喻户晓的名字,而大语言模型在ChatGPT刺激下也得到了快速发展,这使得我们可以基于这些技术来改进我们的业务。 但是大语言模型像所有机器/深度学习模型一样,从数据中学习。因此也会有garbage in garbage out的规则。也就是说如果我们在低质量的数据上训练模型,那 ......
机器学习-学习率:从理论到实战,探索学习率的调整策略
本文全面深入地探讨了机器学习和深度学习中的学习率概念,以及其在模型训练和优化中的关键作用。文章从学习率的基础理论出发,详细介绍了多种高级调整策略,并通过Python和PyTorch代码示例提供了实战经验。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团 ......
Java开发者的Python快速实战指南:实用工具之PDF转DOCX文档(可视化界面)
pdf转docx文档是一个非常实用的功能,我只是简单地实现了一个可视化界面供用户操作。我这么做的目的之一是想更多地掌握gradio的使用方法,同时也加强对Python流行第三方包的熟悉程度,因为这些第三方包是快速开发的关键。我也希望你能从中有所收获,我已经公布了本期的源码地址,如果你觉得还不错,或者... ......
因果推断9-18 链状结构、叉状结构、对撞结构、D-分割、模型检验和等价类
https://www.bilibili.com/video/BV1tk4y127L1/?spm_id_from=333.788&vd_source=3ad05e655a5ea14063a9fd1c0dcdee3e 所以得到一个结论,如果在一个链结构里面,比如X->Y->Z,condition到中间 ......
使用 PyTorch 完全分片数据并行技术加速大模型训练
本文,我们将了解如何基于 PyTorch 最新的 完全分片数据并行 (Fully Sharded Data Parallel,FSDP) 功能用 Accelerate 库来训练大模型。 动机 🤗 随着机器学习 (ML) 模型的规模、大小和参数量的不断增加,ML 从业者发现在自己的硬件上训练甚至加载 ......
给 Web 前端工程师看的用 Rust 开发 wasm 组件实战
本文先介绍了 wasm-pack 官方的教程,还有其他组件测试、发布等的流程先不在这里介绍了。以下用一个实际开发中的模块来说一下开发 wasm 组件过程中遇到的问题和解决方法。 ......
Day12 jvm 内存模型JMM
1. jvm 内存模型 JMM 原帖链接 JMM控制 Java 线程之间的通信,决定一个线程对共享变量的写入何时对另一个线程可见。 每条线程在自己的工作内存中对共享变量(副本)进行操作,JMM再负责把这些操作同步到主内存中 JVM1.8 用Meta space(元空间)(在JVM外的本地内存中)取代 ......
做算力的浪潮信息为什么还要再卷大模型?
避免重复造轮子,前提是轮子已经造得很好。 大模型有多卷? 现在国内已经有180个以上生成式大模型,科技大厂、互联网大厂纷纷入局,既有百度、浪潮信息、阿里、腾讯等一众巨头,也有专攻AI的讯飞、商汤等垂直领域小巨头,以及“日日新”的创业企业。 今天A厂商发布大模型,各种参数对比下来堪称最强,第二天B厂商 ......