流水线 深度 逻辑 模型

汇编-逻辑运算指令

xor异或 or逻辑或 and逻辑与 not非 TEST逻辑与 ......
指令 逻辑

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

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

使用 Kubernetes 为 CI/CD 流水线打造高效可靠的临时环境

在不断发展的科技世界中,快速构建高质量的软件至关重要。在真实环境中测试应用程序是及早发现和修复错误的关键。但是,在真实环境中设置 CI/CD 流水线进行测试可能既棘手又昂贵。Kubernetes 是一个流行的容器编排平台,提供临时环境解决方案。在 Kubernete 的帮助下,用户能根据需求创建临时... ......
流水线 Kubernetes 流水 环境 CI

05_实验五_物理存储器与进程逻辑地址空间管理

物理存储器与进程逻辑地址空间管理 实验目的 通过查看物理存储器的使用情况,并练习分配和回收物理内存,从而掌握物理存储器的管理方法。 通过查看进程逻辑地址空间的使用情况,并练习分配和回收虚拟内存,从而掌握进程逻辑地址空间的管理方法。 预备知识 物理存储器的管理方式 EOS使用分页式存储管理方式,由页框 ......
存储器 逻辑 进程 物理 地址

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

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

Java逻辑运算符,短路运算

短路运算 因为c=5,所以c<4为false,又因为逻辑与运算,只要出现一个false就会输出 所以 boolean d=(c<4)&&(c++<4); 这行代码直接会输出false,(c++<4)也不会被执行 所以输出的结果为false,c=5,而不是c=6. 如果把(c++<4)输入到(c<4) ......
运算符 逻辑 Java

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

深度学习3D网络---PointNet

常见的3D数据表示方式有点云、多视图、体素、mesh网格等。 PointNet是直接处理点云数据的网络,可以实现对点云的分类和分割,其首页地址为:http://stanford.edu/~rqi/pointnet/。 主要从解决点云的无序性和保证旋转一致性两个方向出发,提出了以点云作为输入的分类网络 ......
深度 PointNet 网络

浅析MySQL代价模型:告别盲目使用EXPLAIN,提前预知索引优化策略

熟悉代价模型之后,我们可以预先了解 MySQL 在执行查询时会如何选择索引,从而更有效地进行索引优化。在接下来的文章中,我将结合近期进行索引优化的具体案例,来详细解释如何运用代价模型来优化索引。 ......
索引 模型 代价 策略 EXPLAIN

k8 流水线 缺少maven 依赖包 coredns加域名解析

在k8s 里面加域名解析hosts apiVersion: v1 data: Corefile: | .:53 { errors health { lameduck 5s } ready kubernetes cluster.local in-addr.arpa ip6.arpa { pods in ......
流水线 流水 coredns 域名 maven

易基因:人早期胚胎发育的表观遗传调控(染色质重塑+组蛋白修饰+DNA甲基化)|深度综述

大家好,这里是专注表观组学十余年,领跑多组学科研服务的易基因。 哺乳动物发育研究促进了对协调胚胎发生遗传、表观遗传和细胞过程的理解,并揭示了对人类胚胎发生特异性新见解。最近研究生成了人类早期胚胎发生的第一个表观遗传学图谱,激发了关于表观遗传学重编程、细胞命运调控以及支撑人类胚胎发育可塑性的潜在机制新 ......
表观 胚胎 甲基 基因 蛋白

ChatGLM 模型部署

ChatGLM 模型部署 模型地址: huggingface:https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b modelscope:https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/summary 搭建环境 # 下载代 ......
模型 ChatGLM

[AI]大模型稳定角色扮演形成“自我认知”

本文从社会关系的角度,探讨人类自我身份认知形成的部分影响机理。并提出人工智能的角色扮演已经是一种基础的自我认知能力。当知识库中积累了足够的自我相关信息,那么人工智能可以模拟人类的这种自我身份认知的能力 ......
角色扮演 模型 角色 AI

倾斜摄影三维模型的根节点合并的模型质量提升方法探讨

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,... ......
模型 节点 质量 方法

使用预训练语言模型作帖子分类

​ ​ 预训练语言模型PLMs或PTMs应用广泛且效果良好。有的文章中把自然语言处理中的预训练语言模型的发展划分为4个时代:词入时代,上下文嵌入(Context Word Embedding)时代、预训练语言模型时代、改进型和领域定制型时代。 为什么需要预训练 ​ 模型通常需要非常大的参数量,但并不 ......
模型 语言 帖子

R语言SIR模型网络结构扩散过程模拟SIR模型(Susceptible Infected Recovered )代码实例|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=14593 最近我们被客户要求撰写关于SIR模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 与普通的扩散研究不同,网络扩散开始考虑网络结构对于扩散过程的影响。这里介绍一个使用R模拟网络扩散的例子 基本的算法非常简单:生成一个网络:g(V, E)。随机选择一 ......
模型 代码 Susceptible SIR Recovered

数据分享|AARRR模型淘宝用户行为分析、电商销售分析

全文链接:https://tecdat.cn/?p=34482 原文出处:拓端数据部落公众号 分析师:Ye Yuan 随着互联网、5G时代到来,大数据横空出世,数据变得越来越重要,如何针对业务问题和需求 ,提取有效特征数据并对问题进行深入分析,最终得到可靠的结论是数据分析最核心的环节,只有得出正确的 ......
行为分析 模型 行为 数据 用户

大模型词表构建

1.引言 在文本输入embedding层之前,以中文文本为例,首先对文本进行分词并进行one-hot编码,分词肯定是根据词表来进行分词,那构建一个合适的词表就显得至关重要,过大或者过小都会对后续模型的训练效果产生影响。所以这里介绍当前各个大模型的词表构建方法。 2.技术基础 在介绍具体的词表构建方法 ......
词表 模型

Sklearn实现线性回归和逻辑回归

Linear Regression class sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=None) 参数解释如下: fit_intercept : 布 ......
线性 逻辑 Sklearn

软件测试/人工智能|Python逻辑运算符如何灵活使用

前言 当初学者探索Python编程时,理解逻辑运算符是掌握编程逻辑和决策流程的重要一环。逻辑运算符允许我们对多个条件进行组合,以便进行更复杂的逻辑判断。让我们深入了解Python中常用的逻辑运算符及其使用方法。 逻辑运算符 逻辑运算符一般用来解决当有多个关系条件需要判断时使用,用来确定这些条件组合的 ......

Mybatis-plus逻辑删除

转载自:www.javaman.cn 1、application.yml配置 mybatis-plus: 表示这是 MyBatis-Plus 的配置部分。 global-config: 全局配置。 db-config: 数据库相关配置。 logic-delete-field: 指定逻辑删除的字段名。 ......
Mybatis-plus 逻辑 Mybatis plus

第四单元 视图与模型

create database MvcUnit4; go use MvcUnit4; go create table Product ( Id bigint primary key, ProductName varchar(30), CategoryName varchar(30), Price d ......
视图 单元 模型

three.js 使用 sortObjects 和 renderOrder 处理网格修改后覆盖模型的问题

问题效果: 目标效果 处理此问题首先需要了解three的渲染机制: 渲染机制 threejs的渲染器是基于webGL的。它的渲染机制是根据物体离照相机的距离来控制和进行渲染的。也就是说,它根据物体的空间位置进行排序,然后根据这个顺序来渲染物体。对于透明的物体,是按照从最远到最近的顺序进行渲染。控制渲 ......
网格 sortObjects renderOrder 模型 问题

【自己搭建一个:端到端的语音+大模型聊天机器人】

概要 发篇文章记录一下最近搞的语音+大模型聊天机器人的搭建过程,供交流学习。有正反馈的话会继续优化。 整体架构流程 注意:借传统的基于RASA的对话机器人的图一用,本博会把NLU(Natural Language Understanding)和 Dialogue Management这两个组件,用大 ......
机器人 语音 模型 机器 端的

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 ......
模型 参数 pytorch 类型

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 ......
模型 环境