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几行代码教你轻松完成超大模型推理：LLaMA-30B+TITAN RTX*4+accelerate
是不是苦于没有ChatGPT的API key或者免费的token而无法愉快地和它玩耍？想不想在有限的计算资源上部署大模型并调戏大模型？？想不想解锁大模型的除了对话之外的其它功能？？？几行代码教你搞定如何在有限的计算资源下部署超大模型并实现推理。 准备...
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使用 LangChain 和 Pinecone 矢量数据库构建自定义问答应用程序
构建自定义聊天机器人，以使用 LangChain、OpenAI 和 PineconeDB 从任何数据源开发问答应用程序 介绍 大型语言模型的出现是我们这个时代最令人兴奋的技术发展之一。它为人工智能领域开辟了无限可能，为各行业的现实问题提供了解决方案。这些...
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微软推出 FP8 混合精度训练框架：比 BF16 快 64%，内存占用少 42%
11 月 10 日消息，大语言模型（LLM）快速崛起，在语言生成和理解方面表现出光明的前景，影响超越了语言领域，延伸到逻辑、数学、物理学等领域。 不过想要解锁这些“非凡能量”，需要付出高额的代价，例如训练 540B 模型，需要 Project PaL...
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LLama 2部署教程+私有模型分发
近日，Meta发布了LLama的最新版本——LLama2，尽管其对中文的处理能力尚有待提升，但其整体表现无疑是令人瞩目的。在发布当天，我便迫切地将其下载下来进行试用，发现相比之前的版本，LLama2在多个方面都实现了显著的进步，特别是在编程能力上的提升更为...
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llama.cpp一种在本地CPU上部署的量化模型（超低配推理llama）
0x00 背景 前不久，Meta前脚发布完开源大语言模型LLaMA， 随后就被网友“泄漏”，直接放了一个磁力链接下载链接。 然而那些手头没有顶级显卡的朋友们，就只能看看而已了 但是 Georgi Gerganov 开源了一个项目llama.cpp...
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[Python小项目] 从桌面壁纸到AI绘画
从桌面壁纸到AI绘画 一、前言 1.1 确认问题 由于生活和工作需要，小编要长时间的使用电脑，小编又懒，一个主题用半年的那种，所以桌面壁纸也是处于常年不更换的状态。即时改变主题也是在微软自带的壁纸中选择，而这些自带的壁纸早就已经看腻了。于是，问题...
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LoRa模型训练教程（炼丹，Stable Diffusion）
1. lora介绍（Low Rank Adaption） 何为LoRA？LoRA并不是扩散模型专有的技术，而是从隔壁语言模型（LLM）迁移过来的，旨在解决避免将整个模型参数拷贝下来才能对模型进行调校的问题。因为大型语言模型的参数量过于恐怖，比如最近新出...
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【文生图系列】 Stable Diffusion v1复现教程
文章目录 Stable Diffusion v1 环境配置 权重下载 txt2img bug 超参数 Diffusers 参考 Stable Diffusion v1 stable diffusion是一个潜在的文本到图像...
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使用 PAI-Blade 优化 Stable Diffusion 推理流程
背景 AIGC是人工智能计算领域里发展迅速的重要业务。Stable Diffusion 是其中最热门的开源模型，受到广泛关注。然而，随着应用场景不断扩大，Stable Diffusion所面临的推理时延和计算成本问题也越来越突出。 简介 PAI-Bl...
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开启想象翅膀：轻松实现文本生成模型的创作应用，支持LLaMA、ChatGLM、UDA、GPT2、Seq2Seq、BART、T5、SongNet等模型，开箱即用
开启想象翅膀：轻松实现文本生成模型的创作应用，支持LLaMA、ChatGLM、UDA、GPT2、Seq2Seq、BART、T5、SongNet等模型，开箱即用 TextGen: Implementation of Text Generation...
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【AIGC】Baichuan2-13B-Chat模型微调
环境 微调框架：LLaMA-Efficient-Tuning 训练机器：4*RTX3090TI (24G显存 python环境：python3.8, 安装requirements.txt依赖包 一、Lora微调 1、准备数据集 2、训...
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大模型使用——超算上部署LLAMA-2-70B-Chat
大模型使用——超算上部署LLAMA-2-70B-Chat 前言1、本机为Inspiron 5005，为64位，所用操作系统为Windos 10。超算的操作系统为基于Centos的linux，GPU配置为A100，所使用开发环境为Anaconda。2、...
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Meta最新模型LLaMA细节与代码详解
Meta最新模型LLaMA细节与代码详解 0. 简介 1. 项目环境依赖 2. 模型细节 2.1 RMS Pre-Norm 2.2 SwiGLU激活函数 2.3 RoPE旋转位置编码 3. 代码解读 3.1 tokenizer 3.2 m...
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AI初创公司Anthropic与谷歌扩大合作，将使用谷歌芯片
在最近的一份报道中，人工智能初创公司Anthropic宣布将成为首批使用Alphabet Inc.旗下Google最新芯片的公司，进一步扩大了他们在最近的云计算协议之后的合作。 Anthropic计划部署Google的Cloud TPU v5e芯片来支持其...
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stable diffusion API 调用，超级详细代码示例和说明
本文主要介绍 stable diffusion API 调用，准确来说是对 stable diffusion webui 的 API 调用。接口文档可以查看： http://sd-webui.test.cn/docs 这里的 sd-webui...
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【AI绘画】《超入门级教程：训练自己的LORA模型》，MM超爱的萌宠图片实战
目录 前言 一、SD-Trainer webui使用介绍 二、准备工作 2-1、登录在线训练平台 2-2、购买算力并创建工作空间 2-3、启动工作空间 三、开始训练 3-1、打开终端 3-2、准备训练数据 3-3、准备模型文件 3-3-...
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使用OpenAI的Whisper模型将语音转换成文本
译者 | 布加迪 审校 | 重楼 图1. OpenAI Whisper模型的工作原理图 在这个日益数字化的世界，将语音转换成文本的需求变得越来越重要。无论为了可访问性、内容创建、数据分析还是其他用途，将口语转换成书面语都是一个需要有效解决方案的问题。Op...
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新手向，Stable Diffusion API 接口，在本地调用
首先应该有本地部署好的 WEB-UI。 启动项目时打开API接口。 如果你是在Git上copy的项目，在启动web-ui.bat时加上--api的启动参数. 如果是使用秋叶大佬的整合包，请勾选 以及 在这里设置随意用...
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准确率 99%，新模型可识别 ChatGPT 生成的文本内容
IT之家 11 月 8 日消息，根据 sciencedirect 收录的最新论文，科学家依赖 20 个特征和机器学习算法，可以准确区分内容是由人类论文作者创作，还是由 ChatGPT 生成的，且准确率可以高达 99%。 AI Detector 研究人员...
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【AI画画教程】无整合包使用LoRA和Dreambooth训练全流程详解（Linux）
前言 本教程遵循简单原则，不使用任何民间整合包。 目前很多AI画画训练整合包臃肿复杂，教程也是名词乱炖，容易对初学者造成理解误差和使用困难。因为许多整合包都依赖于sd-scripts库，它自身就能支持绝大多数的训练场景，学会这个后，自己也可以根据自己...
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AIGC专栏7——EasyPhoto 人像训练与生成原理详解
AIGC专栏7——EasyPhoto 人像训练与生成原理详解 学习前言 源码下载地址 为什么是Lora EasyPhoto的训练流程 1、数据的预处理 a、人像排序 i、人脸特征向量提取过程 ii、人脸偏移角度计算 iii、人像排序 b...
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LLM - LLaMA-2 获取文本向量并计算 Cos 相似度
目录 一.引言 二.获取文本向量 1.hidden_states 与 last_hidden_states ◆ hidden_states ◆ last_hidden_states 2.LLaMA-2 获取 hidden_states ◆...
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LLMs：LLaMA Efficient Tuning(一款可高效微调【全参数/LoRA/QLoRA】主流大模型【ChatGLM-2/LLaMA-2/Baichuan等】的高效工具【预训练+指令监督微
LLMs：LLaMA Efficient Tuning(一款可高效微调【全参数/LoRA/QLoRA】主流大模型【ChatGLM-2/LLaMA-2/Baichuan等】的高效工具【预训练+指令监督微调+奖励模型训练+PPO 训练+DPO 训练】 的简介、...
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AIGC实战——深度学习 (Deep Learning, DL)
AIGC实战——深度学习 0. 前言 1. 深度学习基本概念 1.1 基本定义 1.2 非结构化数据 2. 深度神经网络 2.1 神经网络 2.2 学习高级特征 3. TensorFlow 和 Keras 4. 多层感知器 (MLP ...
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【AI绘画--七夕篇】：如何训练Lora模型打造令人惊叹的AI绘画
目录 前言 一、? 选择合适的云端平台 1-1、云端平台的优势 1-2、选择适合的云端平台 二、? 账号注册 三、? 开始炼丹 3-1、购买算力并创建工作空间 3-2、启动工作空间 3-3、应用市场一键安装 四、? 使用Stable-D...
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万字长文解读Stable Diffusion的核心插件—ControlNet
目录 一、介绍 二、使用方法 三、ControlNet结构 1.整体结构 2.ControlLDM 3.Timestep Embedding 4.HintBlock 5.ResBlock 6.SpatialTransformer 7.S...
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理论+实践详解最热的LLM应用框架LangChain
3.3 Chat 聊天模型是语言模型的一个变体，聊天模型以语言模型为基础，其内部使用语言模型，不再以文本字符串为输入和输出，而是将聊天信息列表为输入和输出，他们提供更加结构化的 API。通过聊天模型可以传递一个或多个消息。LangChain 目前支持四类...
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「我的AIGC咒语库：分享和AI对话交流的秘诀——如何利用Prompt和AI进行高效交流？」
文章目录 每日一句正能量 前言 基础介绍 什么是Prompt? 什么是 Prompt Engineering？ 为什么需要 Prompt Engineering？ 如何进行 Prompt Engineering？ Prompt的基本原则 Pro...
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Stable Diffusion Lora模型训练详细教程
1. 介绍 通过Lora小模型可以控制很多特定场景的内容生成。 但是那些模型是别人训练好的，你肯定很好奇，我也想训练一个自己的专属模型（也叫炼丹～_～）。 甚至可以训练一个专属家庭版的模型（family model），非常有意思。 将自己的训练好...
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从概念到现实：ChatGPT 和 Midjourney 的设计之旅
? 个人网站:【工具大全】【游戏大全】【神级源码资源网】 ? 前端学习课程：?【28个案例趣学前端】【400个JS面试题】 ? 寻找学习交流、摸鱼划水的小伙伴，请点击【摸鱼学习交流群】 在现代技术的世界中，人工智能（AI）正迅速演化，并对我们的生活产...
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【LLM】Windows本地CPU部署民间版中文羊驼模型（Chinese-LLaMA-Alpaca）踩坑记录
目录 前言 准备工作 Git Python3.9 Cmake 下载模型 合并模型 部署模型 前言 想必有小伙伴也想跟我一样体验下部署大语言模型, 但碍于经济实力, 不过民间上出现了大量的量化模型, 我们平民也能体验体验啦~...
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【腾讯云 HAI域探秘】——自行搭建Stable Diffusion模型服务用于生成AI图片 | 自行搭建ChatGL M26BAI模型服务用于AI对话
自行搭建Stable Diffusion模型服务用于生成AI图片 一、服务创建 1、服务地址： 高性能应用服务HAI 新品内测 2、等待审核(大概24小时 二、创建服务 1、新建服务 2、选择AI模型：Stable Diffus...
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借用PortAudio采集和播放音频，实现一个双路混音器(转)
转自：http://www.cnblogs.com/haibindev/archive/2011/12/07/2277366.html 混音，顾名思义，就是把多个音源混合的过程，是一个很常见的应用。这两天我也做了一个双路混音器，当然，我没有做多么专业的音...
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数栈技术分享：带你详解数栈FlinkX实时采集原理与使用
一、FlinkX实时采集功能的基本介绍 首先为大家介绍下FlinkX实时模块的分类，如下图所示： 1、实时采集模块(CDC 1）MySQL Binlog插件 利用阿里开源的Canal组件实时从MySQL中捕获变更数据。 2）PostgreS...
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数栈技术分享：详解FlinkX中的断点续传和实时采集
如果是第一次运行，或者上一次任务失败时还没有触发checkpoint，那么offset就不存在，根据offset和通道可以确定具体的查询sql: offset存在时 第一个通道： select * from data_test where i...
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Xhprof php性能测试工具用法小结
简介 改进php应用程序的性能是一项非常耗时耗力的工作，但是究竟程序中是哪些函数消耗掉了大部分执行时间，这通常都不是非常明显的。 Xhprof 是facebook推出的轻量级的php性能分析工具，下面简单介绍下Xhprof的安装及使用。 准备 下...
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DirectShow流媒体数据的采集及图片的捕获
DirectShow位于应用层中。它使用一种叫Filter Graph的模型来管理整个数据流的处理过程；参与数据处理的各个功能模块叫Filter；各个Filter 在Filter Graph中按一定的顺序连接成一条“流水线”协同工作。按照功能来分，...
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STM32F03C8T6+ADC信号采集+OLED波形显示
STM32F03C8T6+ADC信号采集+OLED波形显示 ✨本项目来源于开源项目，可以自行准备一块STM32F03C8T6和一块OLED屏幕就可以验证并演示出效果。 ?通过手指皮肤接触探测输入引脚：PA7 ?PA...
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浅谈网络爬虫
浅谈网络爬虫 什么是网络爬虫？ 爬虫能干什么 搜索引擎 抢票、刷票等自动化软件 部分破解软件 金融等行业数据挖掘、分析数据来源 其他 爬虫很简单 语言的选择 两种语言的小demo 爬虫也不简单 ip、浏览器头(User-Agent 、...
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日志系统之Flume采集加morphline解析
日志系统之Flume采集加morphline解析 博客分类： java 概述 这段时间花了部分时间在处理消息总线跟日志的对接上。这里分享一下在日志采集和日志解析中遇到的一些问题和处理方案。 日志采集-flume log...
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新一代云原生日志架构 - Loggie的设计与实践
Loggie萌芽于网易严选业务的实际需求，成长于严选与数帆的长期共建，持续发展于网易数帆与网易传媒、中国工商银行的紧密协作。广泛的生态，使得项目能够基于业务需求不断完善、成熟。目前已经开源：https://github.com/loggie-io/logg...
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Android网络性能监控方案
背景 移动互联网时代，移动端极大部分业务都需要通过App和Server之间的数据交互来实现，所以大部分App提供的业务功能都需要使用网络请求。如果因为网络请求慢或者请求失败，导致用户无法顺畅的使用业务功能，会对用户体验造成极大影响。 此外，EMAS对外...
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WebMagic之优秀爬虫框架
1. 一个框架，一个领域 一个好的框架必然凝聚了领域知识。WebMagic的设计参考了业界最优秀的爬虫Scrapy，而实现则应用了HttpClient、Jsoup等Java世界最成熟的工具，目标就是做一个Java语言Web爬虫的教科书般的实现。 如果你...
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FPGA采集AD7606全网最细讲解 提供串行和并行2套工程源码和技术支持
目录 1、前言 2、AD7606数据手册解读 输入信号采集范围 输出模式选择 过采样率设置 3、AD7606串行输出采集 4、AD7606并行输出采集 5、vivado仿真 6、上板调试验证 7、福利：工程代码的获取 1、前言...
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快速入门手机爬虫
前言： 本人是在接触python爬虫后，萌发了“Android开发应该也能实现爬虫效果，这样用手机爬是不是会更方便”这一念想。于是兴趣使然就开始了手机爬虫的探索之旅。虽然这路已被探索无数次，但是对于未曾去过的我依旧向往。 一、整装待发： 1）爬虫工具...
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【爬虫篇】根据网站的robots.txt文件判断一个爬虫是否有权限爬取这个网页
使用robotparser模块来解析robots.txt文件，该模块提供了一个RobotFileParser，它可以根据网站的robots.txt文件判断一个爬虫是否有权限爬取这个网页。 语法： urllib.robotparser.RobotFile...
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大数据系统数据采集产品的架构分析
任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程： 数据采集 数据存储 数据处理 数据展现（可视化，报表和监控） 其中，数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤为突出。这其中包括： 数据源多种...
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直击 | 认识和了解bboss
1. BBoss是什么 bboss是一个基于开源协议Apache License发布的开源项目，由开源团队bboss运维，主要由以下三部分构成： Elasticsearch Highlevel Java Restclient ， 一个高性能高兼容性的...
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Devops下的分布式监控方案
1基础监控的设计需求 现在devops,云计算，微服务，容器，大数据等理念正在逐步落地和大力发展，企业的服务器越来越多，架构越来越复杂，相应的应用运行基础环境越来越多样化，服务越来越微化，带来的监控压力也越来越大； 如何在错综复杂的监控源里面...
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带你动手设计一个高速公路多节点温度采集系统
本篇文章主要介绍设备上云的详细流程，介绍华为云物联网云端产品、设备创建流程，数据转存方式，应用侧开发接口等等。 硬件选型： （1）STM32开发板: STM32F103C8T6 （2）NBIOT模块--BC26 BC26模块是一款高性能、低...