木筏 算法 模型rlhf

1文件+2个命令,无需安装,单机离线运行70亿大模型

1文件+2个命令,无需安装,单机离线运行70亿大模型 大家好,我是老章 最近苹果发布了自己的深度学习框架--MLX,专门为自家M系列芯片优化。看了展示视频,这个框架还能直接运行Llama 7B的大模型,在M2 Ultral上运行流畅。但是我尝试了一下,我的M2 Mac mini根本跑不动,模型权重太 ......
单机 模型 命令 文件

KMP算法

1.暴力匹配 暴力匹配算法的步骤如下: 遍历主串中的每个可能的起始位置,从第一个字符开始。 对于每个起始位置,逐个比较主串和模式串中对应位置的字符。 如果发现不匹配的字符,即主串和模式串中对应位置的字符不相等,将模式串向右移动一个位置,继续比较。 如果模式串完全匹配主串中的一段子串,即模式串的每个字 ......
算法 KMP

网络流最大流Dinic算法

感谢董晓老师:博客,b站 /* Dinic算法的思路是,用bfs进行分层,限制后面dfs每次的搜索深度, 并且,在dfs的过程中,直接把当前这个路走到u的容量限制分给u的各个出边 */ #include <iostream> #include <algorithm> #include <cstrin ......
算法 Dinic 网络

杂算法

update on 2023.11.17 NOIP前来复习板子,发现KMP整理的不是很到位,所以更新详细一些。 模板题 抽象的blog 浅显易懂的讲解视频:(dalao讲得太好了\(%%%\)) 备用网址 \(kmp\)(字符串匹配)的概念: 主串:被匹配的字符串 模式串:匹配的串 最长前后缀:一个 ......
算法

二分——acwing算法基础课笔记

个人笔记,欢迎补充、指正。 此次完全以个人理解来写。 整数二分 整数二分有两种,分别是找左边界和找右边界。 寻找符合要求的左边界:绿色点 int bsearch_1(int l, int r) { while (l < r) { int mid = l + r >> 1;//对应下界,最左 if ( ......
基础课 算法 基础 笔记 acwing

数据结构与算法----------3

队列 队列也是一种受限制的线性表,只能在一端进行插入,在另一端进行删除。 当然也有一种特殊的队列,名叫双端队列,也就是一段既可以插入也可以删除,在另一端也可以插入和删除。这就是双端队列。 队列的顺序实现(非环形数组) 代码实现 //队列的顺序实现(非环形数组) #define _CRT_SECURE ......
数据结构 算法 结构 数据

数据结构与算法---------2

栈 栈是一个具有一定操作约束的线性表,只能在一端(栈顶,top)做插入和删除。 栈的顺序实现 //栈的顺序实现 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #in ......
数据结构 算法 结构 数据

大模型的事实核查测试&测试用例

大模型事实核查测试介绍 大模型的事实核查维度主要包括以下几个方面: 事实理解:大模型需要能够理解事实陈述中的事实信息,包括事实的主体、客体、属性、关系等。 知识推理:大模型需要能够根据事实信息进行推理,从而得出新的事实信息。 语言生成:大模型需要能够生成准确的事实陈述,以回答事实核查问题。 具体来说 ......
模型 事实 amp

React diff 算法详解

代码参照 React 16.13.1 什么是 Diff 在render阶段的beginWork函数中,会将上次更新产生的 Fiber 节点与本次更新的 JSX 对象(对应ClassComponent的this.render方法返回值,或者FunctionComponent执行的返回值)进行比较。根据 ......
算法 React diff

Vue3 diff算法详解

Diff 更新算法 由于目前Vue3对于性能的优化做了很多的处理,所以其在更新时并不会对所有的节点都进行diff更新。目前会进行diff更新的有以下两种情况: v-for容器节点 自写的render()函数 还有一种特殊情况会进行无diff的按序更新,这种更新是全替换模式,非常耗时: 无key值的v ......
算法 Vue3 diff Vue

Vue2 的 diff 算法详解

所谓 diff 算法,就是通过比对新旧两个虚拟节点不一样的地方,针对那些不一样的地方进行新增或更新或删除操作。接下来详细介绍节点更新的过程。 首先进行静态节点处理,判断新旧两个虚拟节点是否是静态节点,如果是,就不需要进行更新操作,可以直接跳过更新比对的过程 。 再更新处理新老节点的属性,获取新老节点 ......
算法 Vue2 diff Vue

在pytorch中保存模型或模型参数

在 PyTorch 中,我们可以使用 torch.save 函数将 PyTorch 模型保存到文件。这个函数接受两个参数:要保存的对象(通常是模型),以及文件路径。 保存模型参数 import torch import torch.nn as nn # 假设有一个简单的模型 class Simple ......
模型 参数 pytorch

遥遥领先GPT-4!谷歌最强AI大模型Gemini 1.0发布

在5月举行的开发者大会上,谷歌首次透露其正在开发的AI大模型Gemini,时隔7个月,Gemini终于来了。 据谷歌官方公众号消息,谷歌日前正式发布Gemini 1.0,这是谷歌迄今为止构建的最强大、最通用、最灵活的模型。 据介绍,针对不同场景,谷歌发布了三种不同版本: Gemini Ultra:谷 ......
模型 Gemini GPT 1.0

tornado框架之模型绑定

模型绑定有两个主要功能: 自动生成html表单 用户输入验证 在之前学习的Django中为程序员提供了非常便捷的模型绑定功能,但是在Tornado中,一切需要自己动手!!! 1 <!DOCTYPE html> 2 <html lang="en"> 3 <head> 4 <meta charset=" ......
框架 模型 tornado

Bert-vits2新版本V2.1英文模型本地训练以及中英文混合推理(mix)

中英文混合输出是文本转语音(TTS)项目中很常见的需求场景,尤其在技术文章或者技术视频领域里,其中文文本中一定会夹杂着海量的英文单词,我们当然不希望AI口播只会念中文,Bert-vits2老版本(2.0以下版本)并不支持英文训练和推理,但更新了底模之后,V2.0以上版本支持了中英文混合推理(mix) ......
中英 Bert-vits 模型 Bert vits

小模型也可以「分割一切」,Meta改进SAM,参数仅为原版5%

前言 Segment Anything 的关键特征是基于提示的视觉 Transformer(ViT)模型,该模型是在一个包含来自 1100 万张图像的超过 10 亿个掩码的视觉数据集 SA-1B 上训练的,可以分割给定图像上的任何目标。这种能力使得 SAM 成为视觉领域的基础模型,并在超出视觉之外的 ......
原版 模型 参数 Meta SAM

【Lidar】Python实现点云CSF布料滤波算法&提取地面点

这两天会持续更新一下Python处理点云数据的教程,大家可以点个关注。今天给大家分享一下点云的经典算法:CSF布料模拟算法。 ......
布料 算法 地面 Python Lidar

大模型评测工具&评测基准

● 评测工具:用于评估模型的整体能力 ● 评测基准:用于评估模型在特定任务方面的能力 评测集名称 核心维度 测试模型的描述 评测类型 MMLU 多模态语言理解 理解文本、图像和音频等多种模态数据之间的关系方面的能力 评测工具 AGIEVAL 通用人工智能 自然语言理解、机器翻译、视觉识别等多种不同任 ......
基准 模型 工具 amp

语言模型:GPT与HuggingFace的应用

本文分享自华为云社区《大语言模型底层原理你都知道吗?大语言模型底层架构之二GPT实现》,作者:码上开花_Lancer 。 受到计算机视觉领域采用ImageNet对模型进行一次预训练,使得模型可以通过海量图像充分学习如何提取特征,然后再根据任务目标进行模型微调的范式影响,自然语言处理领域基于预训练语言 ......
HuggingFace 模型 语言 GPT

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (152)-- 算法导论12.2 8题

八、用go语言,证明:在一棵高度为 h 的二叉搜索树中,不论从哪个结点开始,k 次连续的 TREE-SUCCESSOR 调用所需时间为 O(k+h)。 文心一言: 要证明在一棵高度为 h 的二叉搜索树中,不论从哪个结点开始,k 次连续的 TREE-SUCCESSOR 调用所需时间为 O(k+h),我 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

【算法】【线性表】搜索旋转排序数组(无重复数据)

1 题目 给定一个有序数组,但是数组以某个元素作为支点进行了旋转(比如,0 1 2 4 5 6 7 可能成为4 5 6 7 0 1 2)。给定一个目标值target进行搜索,如果在数组中找到目标值返回数组中的索引位置,否则返回-1。你可以假设数组中不存在重复的元素。 样例 1: 输入: 数组 = [ ......
数组 线性 算法 数据

深度学习中前馈神经网络的认识以及损失函数,梯度下降的一些算法

1.前馈神经网络 前馈神经网络就是上次提到的网络模型的基础上它仅可以向前传播,往前传播应该有的权值w,不断提取特征 2.损失函数 损失函数是什么? 它是输入之后在隐藏层的传播过程中每一次数据传入对它预测结束之后都有一个预测值,这个预测值和真实得出来的结果有一定的误差,对这个误差进行拟合,需要用一些函 ......
神经网络 梯度 算法 函数 深度

8卡3090GPU云服务器上采用VLLM部署中文llama2-70b模型及OpenAI格式接口

TigerBot-70b-4k-v4 推理部署 模型本地部署(基于HuggingFace) 根据实际测试,加载模型需要约129G显存,最低需要6张3090显卡(流水线并行) 如果使用vllm进行加速推理(张量并行),考虑8张3090显卡或者4张A100-40G(模型分割要求) 模型下载 截至目前,模 ......
模型 接口 格式 服务器 OpenAI

算法【快速排序】

算法【快速排序】 快速排序。选择一个作为比较的元素,这里我们选择首元素,这个元素我叫他‘比较元素’;前后两个指针(其实是索引变量)同时往后和往前进行遍历,开头的指针遇到比‘比较元素’大的元素停下来(空循环体的循环即可实现),末尾的指针往前遍历,遇到比‘比较元素’小的元素停下来;两个元素都停止后,交换 ......
算法

一些震惊世界的算法。

\(O(1)\) 最小流。 \(O(1)\) 最小费用最小流。 \(O(1)\) 求区间子串个数。 \(O(1)\) 用 1 种颜色对图染色。 \(O(1)\) 对一个 DAG 缩点。 \(O(1)\) 计算 \(1^{x}\)。 \(O(1)\) 对一个无向无环连通图求最小生成树。 \(O(1)\ ......
算法 世界

Kosaraju 算法学习笔记(求强连通分量)

写起来简单无比,不比 Tarjan 香? 方法 按照[1...n]的顺序在反图(边方向相反)上dfs一遍,出栈时将节点存入数组q[1...n]中 按照q[n...1]的顺序在原图上dfs一遍,每次遍历就是一个新的强联通分量 为什么是正确的? 核心在于封死连通分量往外走的路。 如果原图u-->v有一条 ......
分量 算法 Kosaraju 笔记

一张图生成一个视频大模型公开

一张图生成一个视频大模型公开 Animate Anyone: Consistent and Controllable Image-to-Video Synthesis for Character Animation 为任何人制作动画:用于角色动画的一致且可控的图像到视频合成; 论文地址:https: ......
模型 视频

算法【冒泡排序】

算法【冒泡排序】 冒泡排序是将每相邻两个数作比较,根据排序规则作交换。每一趟可以交换出一个最大(或最小)的数放到数组末尾,之后每趟循环可以少跑一个元素,如此循环(外层)N趟。 以下代码为冒泡排序: void bubble(int *arr, int size){ for(int i = 0; i<s ......
算法

基于图像形态学处理的路面裂缝检测算法matlab仿真

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 基于图像形态学处理的路面裂缝检测算法是一种采用数学形态学和曲率评估的方法来检测和识别路面裂缝的算法。该算法的基本思路是通过图像预处理、图像增强、去噪和平滑等步骤,突出裂缝边缘信息,并利用形态学操作进行裂缝增强和检 ......
形态学 裂缝 路面 算法 形态

深度学习笔记3:使用预训练模型之特征提取

我们在小型图像数据集上做深度学习时,一种高效且实用的方法是采用预训练模型。预训练模型,指的是在大型数据集上预先训练好的模型。如果原始数据集具有足够的规模和通用性,那么预训练模型所学习到的特征的空间层次结构可以被视为视觉世界的通用模型。与许多早期的浅层学习方法相比,这种在不同问题之间移植特征的能力是深 ......
深度 模型 特征 笔记