526互联

sqlalchemy模型flask model

开发期间flask运行方式（1.x和2.x区别）

1.x使用app.run(参数) 可以使用debug=True控制处于什么模式。 app.run(host="127.0.0.1", port=5000, debug=True) 2.x 使用命令：flask run 1、环境变量要指定FLASK_APP，环境变量的值为app所在的py文件名。 2、 ......
开发期 方式 flask

django模型不应该作为参数传递给task

Django 模型对象。它们不应该作为任务的参数传递。当任务运行时从数据库重新获取对象几乎总是更好，因为使用旧数据可能会导致竞争条件。 想象一下以下场景，您有一篇文章和一个自动扩展其中一些缩写的任务： class Article(models.Model): title = models.CharF ......
模型 参数 django task

线性混合模型为什么是多元高斯分布

如何建立高斯模型，可以看图根据每类数据做一个高斯函数，然后做一个混合高斯密度函数。如果提取目标的话得把目标的概率函数提取出来。 ......
线性 模型

大模型rlhf 相关博客

想学习第一篇博客: https://huggingface.co/blog/zh/rlhf RLHF 技术分解 RLHF 是一项涉及多个模型和不同训练阶段的复杂概念，这里我们按三个步骤分解： 预训练一个语言模型 (LM) ； 聚合问答数据并训练一个奖励模型 (Reward Model，RM) ； 用 ......
模型 博客 rlhf

大模型量化4

https://huggingface.co/blog/peft 看代码: from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM + from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType model_nam ......
模型

大语言模型LLM推理及训练显存计算方法

一、推理：显存计算 推理的显存大头就是：参数量，参数类型版本一般有以下四种： float 32位 浮点数 4 字节 half / BF16 16位 浮点数 2 字节 int8 8位 整数 1 字节 int4 4位 整数 0.5 字节 以 7B-BF16 版本为例，需要显存 = 数量 * 类型大小 = ......
显存 模型 语言 方法 LLM

Depth Camera-based 3D Modeling

基于深度相机的3D建模 受到夏同学和王希同学的启发，我这几天看了下深度相机这一块，用于三维重建 三维重建的pipeline是：深度图采集(主动式和被动式)->深度图预处理（噪音）->场景表示（立体/表面表示）->深度图像融合（相邻帧，涉及到点对匹配和位姿联合优化）->纹理重建。trade-offs有 ......
Camera-based Modeling Camera Depth based

判别模型和生成模型

生成模型就像它的名字可以模拟训练数据的特征分布。 判别模型只能根据输入变量x判断其类别。 抽象一下都是p(Y|x) ......
模型

odoo中用javascript调用model中定义好的方法

odoo中如果前端界面要调用后台model中写好的方法，很简单。使用 do_action 即可，比如要调用改res.users的默认语言后执行的方法 odoo.define('switch_language.SwitchLanguageMenu', function (require) { "use ......
中用 javascript 方法 model odoo

SAP Virtual Data Model 和 CDS View 的关联关系

Virtual Data Model 是 SAP HANA 的一种设计模式，它描述了数据应如何组织和访问以满足业务需求。VDM 的目标是提供统一的、一致的数据访问视图，隐藏底层数据源的复杂性。VDM 由基本视图（Interface Views）、复合视图（Composite Views）和消费视图（ ......
Virtual Model Data View SAP

大模型量化3

https://huggingface.co/blog/4bit-transformers-bitsandbytes 1. 8 位float The FP8 (floating point 8) format has been first introduced in the paper “FP8 f ......
模型

Odoo模型的内置方法(可按需重写）

模型层面 一：_table_exist 检查该模型对于的数据库表是否存在，是则返回1，否则返回0. @api.model_cr def _table_exist(self): pass 模型记录层面 二：create(self,vals) 记录的创建函数，一般情况下，是根据视图传过来的dict对象， ......
模型 方法 Odoo

redis7源码分析：redis 多线程模型解析

多线程模式中，在main函数中会执行InitServerLast void InitServerLast() { bioInit(); // 关键一步， 这里启动了多条线程，用于执行命令，redis起名为IO 线程 initThreadedIO(); set_jemalloc_bg_thread(s ......
redis 线程 源码 模型 redis7

sqlalchemy报错TypeError: __init__() got multiple values for argument 'schema'

使用sqlalchemy读取数据库时抛出异常 TypeError: __init__() got multiple values for argument 'schema' ①似乎SQLAlchemy的版本2.0.0（2023年1月26日发布）与pandas的早期版本不兼容。 建议升级pandas版 ......
sqlalchemy TypeError argument multiple schema

如何查找Model的state_dict和ckpt的state_dict之间的差距

参考资料： [自己摸索] [chatgpt3.5] 众所周知，Huggingface团队的transformers库是一个非常优秀非常方便的库，它使得很多模型实现了“开箱即用”。但是，由于transformers这个库的快速迭代，也导致了很多兼容性上的问题。比如今天我发现一个现象：我使用老板的tra ......
state_dict state dict 差距 之间

redis7源码分析：redis 单线程模型解析，一条get命令执行流程

有了下文的梳理后 redis 启动流程 再来解析redis 在单线程模式下解析并处理客户端发来的命令 1. 当 client fd 可读时，会回调readQueryFromClient函数 void readQueryFromClient(connection *conn) { client *c ......
redis 线程 源码 模型 命令

聊聊基于Alink库的随机森林模型

概述 随机森林（Random Forest）是一种集成学习（Ensemble Learning）方法，通过构建多个决策树并汇总其预测结果来完成分类或回归任务。每棵决策树的构建过程中都引入了随机性，包括数据采样和特征选择的随机性。 随机森林的基本原理可以概括如下： 随机抽样训练集：随机森林通过有放回抽 ......
模型 森林 Alink

Llama2-Chinese项目：3.2-LoRA微调和模型量化

提供LoRA微调和全量参数微调代码，训练数据为data/train_sft.csv，验证数据为data/dev_sft.csv，数据格式为"<s>Human: "+问题+"\n</s><s>Assistant: "+答案。本文主要介绍Llama-2-7b模型LoRA微调以及4bit量化的实践过程。 ......
Llama2-Chinese 模型 Chinese 项目 Llama2

CLIP模型代码

近期看到了一篇用CLIP在我这个方向应用的文章，所以玩了一下CLIP，感觉效果还是很好的。 首先，github上的zero-shot代码 import os import clip import torch from torchvision.datasets import CIFAR100 # Lo ......
模型 代码 CLIP

手把手教你在Ubuntu上部署中文LLAMA-2大模型

一、前言 llama2作为目前最优秀的的开源大模型，相较于chatGPT，llama2占用的资源更少，推理过程更快，本文将借助llama.cpp工具在ubuntu(x86\ARM64）平台上搭建纯CPU运行的中文LLAMA2中文模型。 二、准备工作 1、一个Ubuntu环境（本教程基于Ubuntu2 ......
模型 Ubuntu LLAMA

全新注意力算法PagedAttention：LLM吞吐量提高2-4倍，模型越大效果越好

前言 吞吐量上不去有可能是内存背锅！无需修改模型架构，减少内存浪费就能提高吞吐量！ 本文转载自新智元 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 【CV技术指南】CV ......
吞吐量 PagedAttention 算法 注意力 模型

【12.0】Fastapi中的数据库SQLAlchemy ORM 操作

【一】大型项目结构树 coronavirus ├─static # 静态文件 ├─templates # 前端页面 ├─__init__.py # 初始化文件 ├─database.py # 数据库操作 ├─models.py # 数据库表模型类 ├─schemas.py # 响应体模型类 ├─cu ......
SQLAlchemy Fastapi 数据库 数据 12.0

【8.0】Fastapi响应模型

【一】自定义响应模型 【1】定义视图函数 from fastapi import APIRouter from pydantic import BaseModel, EmailStr from typing import Optional app04 = APIRouter() ### 响应模型 # ......
模型 Fastapi 8.0

Llama2-Chinese项目：1-项目介绍和模型推理

Atom-7B与Llama2间的关系：Atom-7B是基于Llama2进行中文预训练的开源大模型。为什么叫原子呢？因为原子生万物，Llama中文社区希望原子大模型未来可以成为构建AI世界的基础单位。目前社区发布了6个模型，如下所示： FlagAlpha/Atom-7B FlagAlpha/Llama ......
项目 Llama2-Chinese 模型 Chinese Llama2

Llama2-Chinese项目：2.2-大语言模型词表扩充

因为原生LLaMA对中文的支持很弱，一个中文汉子往往被切分成多个token，因此需要对其进行中文词表扩展。思路通常是在中文语料库上训练一个中文tokenizer模型，然后将中文tokenizer与LLaMA原生tokenizer进行合并，最终得到一个扩展后的tokenizer模型。国内Chinese ......
词表 Llama2-Chinese 模型 Chinese 语言

Cesium加载三维模型rendering.Rendering has stopped

使用Cesium加载数据量大、精度高的三维模型数据经常在运行一段时间后，会报如下错误： An error occurred while rendering.Rendering has stopped. TypeError：Failed to execute 'shaderSource' on 'We ......
rendering Rendering 模型 stopped Cesium

大模型强化学习——PPO项目实战

【PPO算法介绍】 PPO（Proximal Policy Optimization）是一种强化学习算法，它的目标是找到一个策略，使得根据这个策略采取行动可以获得最大的累积奖励。PPO的主要思想是在更新策略时，尽量让新策略不要偏离旧策略太远。这是通过在目标函数中添加一个额外的项来实现的，这个额外的项 ......
实战 模型 项目 PPO

LongLoRA:不需要大量计算资源的情况下增强了预训练语言模型的上下文能力

麻省理工学院和香港中文大学推出了LongLoRA，这是一种革命性的微调方法，可以在不需要大量计算资源的情况下提高大量预训练语言模型的上下文能力。 LongLoRA是一种新方法，它使改进大型语言计算机程序变得更容易，成本更低。训练LLM往往需要大量信息和花费大量的时间和计算机能力。使用大量数据(上下文 ......
上下文 LongLoRA 模型 上下 能力

【Qt6】列表模型——树形列表

QStandardItemModel 类作为标准模型，主打“类型通用”，前一篇水文中，老周还没提到树形结构的列表，本篇咱们就好好探讨一下这货。 还是老办法，咱们先做示例，然后再聊知识点。下面这个例子，使用 QTreeView 组件来显示数据，使用的列表模型比较简单，只有一列。 #include <Q ......
树形 模型 Qt6 Qt

软件工程的生命周期和模型种类

同任何事物一样，一个软件产品或软件系统也要经历孕育、诞生、成长、成熟、衰亡等阶段，一般称为软件生命周期。根据GB8566-88（《软件工程国家标准——计算机软件开发规范》），可以将软件生命周期概括为 6个阶段：可行性研究、需求分析、设计、实现、测试和维护。 1、可行性研究阶段 此阶段是软件开发方与需 ......
软件工程 周期 模型 种类 生命
共4500篇  :41/150页 首页上一页41下一页尾页