llama-factory fine-tuning factory tuning
Azure Data Factory（十一）Data Flow 的使用解析
一，引言 上一篇文字，我们初步对 Data Flow 有个简单的了解，也就是说可以使用 Data Flow 完成一些复杂的逻辑，如，数据计算，数据筛选，数据清洗，数据整合等操作，那我们今天就结合 Data Flow 中的常用数据转换逻辑拉演示在实际场景中如何实现。 Task1：将数据源的数据进行分组 ......
聊聊ChatGLM中P-tuning v2的应用
论文PDF地址：https://arxiv.org/pdf/2110.07602.pdf 转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/ P-Tuning v2 摘录自第三部分 桔色块指代可训练的prompt embedding；蓝色块是由固定(冻结) ......
CodeForces 1919F2 Wine Factory (Hard Version)
洛谷传送门 CF 传送门 题目看着感觉很像最大流，不妨建模，\(S \to i\)，容量为 \(a_i\)；\(i \to T\)，容量为 \(b_i\)；\(i \to i + 1\)，容量为 \(c_i\)。答案是这个图的最大流。 考虑最大流转最小割。观察到 \(S \to i\) 和 \(i ......
大语言模型优化方法简介：Prompt、RAG、Fine-tuning
GPT、LLama、Gemini等大语言模型虽展现出强大能力，但在实际应用中仍有问题，例如在准确性、知识更新速度和答案透明度方面，仍存在挑战。 论文“Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey（面向大语言模型的 ......
springboot项目Mapper注入失败：@org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired(required=true)
同事发给我一个项目，说启动时，报mapper无法注入，让我帮忙排查一下问题 记录一下我自己遇到这个问题的排查顺序 首先先排除以下问题： 1.mapper类是否加入到ioc容器中（有没有使用@Mapper标签），如果报错是service层，那就看看是不是没有添加server标签 2.检查项目是否扫描m ......
工厂模式 Factory Method
一、简单工厂 定义一个工厂类，根据传入的参数的值的不同返回不同是实例 1、特点 被创建的实例具有共同的父类或接口 2、适用场景 需要创建的对象较少 客户端（应用层）只知道传入工厂的参数，对如何创建对象（逻辑）不关心 3、优缺点 优点：可以对创建的对象进行“加工”，对客户端隐藏相关细节缺点： 因创建逻 ......
抽象工厂模式 Abstract Factory
一、定义 提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口 抽象工厂模式侧重的是同一产品族，而抽象工厂侧重的是同一产品等级 二、适用场景 客户端（应用层）不依赖于产品类实例如何被创建、实现等细节 强调一些列相关的产品对象（属于同一产品族）一起使用，创建对象需要大量复杂代码 提供一个产品类的库，所有的产品以 ......
Why caused the dead factory?
The death of a factory can be caused by various factors, which can be broadly categorized into economic, social, and environmental reasons. Some of th ......
Why the developed country choose the countries of southeast Asia to build processing factory used their labour force?
The developed countries choose countries in Southeast Asia to build processing factories and utilize their labor force for various reasons. Some of th ......
llama-factory fine-tuning 4 (mixtral fine-tuning)
introduction fine-tuning command click to view the code CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \ --stage sft \ --do_train \ --model_name_or_p ......
llama-factory fine-tuning 3
1 Introduction In this blog, we will use 3 dataset to fine-tuning our model using llama-factory. 2 dataset preparation 2.1 MedQA dataset (address) in ......
UVM_factory机制
什么是factory机制？最大的优点？ factory机制最主要的三个特点就是封装、继承、多态。其最主要的优势就是子类的指针以父类的类型传递时其表现形式仍然是子类行为。 virtual在重载里的作用，其函数仍然保留。 UVM重载的步骤 首先先注册 ·uvm_object_utils()和`uvm_c ......
llama-factory fine-tuning-3 (conception and technologies explanation)
train method supervised fine-tuning Reward Modeling PPO training DPO training full-parameter partial-parameter LoRA QLoRA command parameter fp16 gradi ......
llama-factory fine-tuning
data preparation for llama-factory fine-tuning, here is the instruction for custom dataset preparation. dataset classification alpaca stanford_alpaca ......
medical custom dataset for fine-tuning llama2
data preparation we use huggingface shibin6624/medical to fine-tuning llama2, please note that this dataset is consist of en and cn data, here we just ......
org.springframework.beans.factory.BeanCurrentlyInCreationException 解决
BeanCurrentlyInCreationException是BeanCreationException的一个子类，经常在发生在错误的使用构造方法注入bean。 例如循环依赖的情况 比如再serviceA中注入serviceB。然后又在serviceB中注入serviceA，这样就会造成循环依赖 ......
论文精读：用于少样本目标检测的元调整损失函数和数据增强（Meta-tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-shot Object Detection）
论文链接：Meta-Tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-Shot Object Detection Abstract 现阶段的少样本学习技术可以分为两类：基于微调（fine-tuning）方法和基于元学习（meta-learning ......
TALLRec: An Effective and Efficient Tuning Framework to Align Large Language Model with Recommendation
目录概TallRec代码 Bao K., Zhang J., Zhang Y., Wang W., Feng F. and He X. TALLRec: An effective and efficient tuning framework to align large language model ......
Azure Data Factory（十）Data Flow 组件详解
一，引言 随着大数据技术的不断发展，数据处理和分析变得越来越重要。为了满足企业对数据处理的需求，微软推出了 Azure Data Factory (ADF)，它是一个云端的数据集成服务，用于创建、安排和管理数据工作流。在本文中，我们将重点介绍 Azure Data Factory 的数据流（Data ......
Langchain-Chatchat项目：4.2-P-Tuning v2使用的数据集
本文主要介绍P-tuning-v2论文中的5种任务，分别为Glue任务、NER任务、QA任务、SRL任务、SuperGlue任务，重点介绍了下每种任务使用的数据集。 一.Glue任务 GLUE（General Language Understanding Evaluation）是纽约大学、华盛顿大学 ......
Langchain-Chatchat项目：4.1-P-Tuning v2实现过程
常见参数高效微调方法(Parameter-Efficient Fine-Tuning，PEFT)有哪些呢？主要是Prompt系列和LoRA系列。本文主要介绍P-Tuning v2微调方法。如下所示： Prompt系列比如，Prefix Tuning(2021.01-Stanford)、Prompt ......
Laravel中Seeder和Factory都能填充数据，区别整理
Seeder 和 Factory 都是用于填充模拟数据的工具，但它们在使用方式和应用场景上有一些区别。 Seeder（数据填充器）： Seeder 是 Laravel 框架中的一种机制，用于填充数据库表中的初始数据。Seeder 允许您定义和执行数据库表的初始数据填充操作。您可以创建一个或多个 Se ......
CS61A hw03 make_anoymous_factorial()
CS61A hw03 make_anoymous_factorial() 自问自答&写在前面 写这些是因为这道练习没写出来，刚开始看到官方的solution也没看明白，通过从答案反推之后，有了一些对lambda表达式的一些理解，在此分享，观看之前还是希望经过自己思考之后再看，毕竟聪明的你都来学c ......
大语言模型Fine-tuning踩坑经验之谈
前言 由于 ChatGPT 和 GPT4 兴起，如何让人人都用上这种大模型，是目前 AI 领域最活跃的事情。当下开源的 LLM（Large language model）非常多，可谓是百模大战。面对诸多开源本地模型，根据自己的需求，选择适合自己的基座模型和参数量很重要。选择完后需要对训练数据进行预处 ......
《打包篇》Setup Factory打包去掉协议
参考链接：https://blog.csdn.net/Pei_hua100/article/details/121605056 其他内容可以去参考链接看，非常有用！ ......
《打包篇》Setup Factory使用
打包 参考链接：https://blog.csdn.net/yujing1314/article/details/85840498 1.打开软件之后直接点OK创建新项目（也可以使用之前自己保留的项目） 2.直接点下一步 3.点下一步（选择系统，安装软件的电脑是64位的需要选一下64-bit） 4.选 ......
深度学习调参手册（Deep Learning Tuning Playbook）
google-research/tuning_playbook: A playbook for systematically maximizing the performance of deep learning models. (github.com) dkhonker/tuning_playbo ......
esp32 factory+双OTA分区
# Name, Type, SubType, Offset, Size, Flags # Note: if you have increased the bootloader size, make sure to update the offsets to avoid overlap,,,, nvs ......
课程二第三周：Hyperparameter tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks
Hyperparameter tuning Tuning process 到目前为止，接触到的超参数有： 学习效率learning-rate：\(\alpha\) Momentum算法的参数：\(\beta\) 加权平均的参数 Adam算法的参数：\(\beta_1、\beta_2、\epsilon ......