onnx优化上来先贴onnx优化后的效果：左图是yolov5s原模型导出的onnx，右图是经过优化后的onnx，效果是一致的，可以看到优化后简洁了不少，最主要的是模型简化后，可以排除很多不必要的麻烦。1.首先是动态维度，前面说过通常只设定batch为动态维度，因此找到yolov5官方的onnx转化代码export.py，找到torch.onnx.export函数，进行修改。torch.onnx.export(model,im,f,verbose=False,opset_version=opset,training=torch.onnx.TrainingMode.TRAININGiftraine
在发布后的三个月里，ChatGPT能够对范围广泛的问题生成类似人的、连贯的和信息丰富的回答，这使得OpenAI对话式大型语言模型(LLM)从好奇变成了吸引公众讨论AI优缺点的磁石。虽然有很多赞誉，但也有严重的担忧——特别是关于ChatGPT偶尔产生误导性或事实不正确的反应，这被描述为“幻觉”。这些担忧以及ChatGPT无法访问互联网来更新其知识，导致一些人认为此类LLM还没有为现实世界的关键任务应用程序做好准备。在新论文CheckYourFactsandTryAgain:ImprovingLargeLanguageModelswithExternalKnowledgeandAutomatedF
博文目录文章目录版本说明版本选择下载代码创建并激活虚拟环境使用CPU推理安装工程运行的最少依赖运行detect.py使用NvidiaGPU推理安装PyTorchCUDA环境运行detect.py安装TensorRT导出engine运行detect.py额外配置版本说明截止到2022.12.24,相关工具情况如下NvidiaGeForceGameReady驱动程序:527.56,运行nvidia-smi可知该驱动最高已支持到最新的CUDA12NvidiaCUDA:最新版CUDA版本为12NvidiaTensorRT:TensorRT8.5GAUpdate1,支持CUDA11.0到11.8Nvid
这也是一个通用的方案，使用peft微调LLM。准备自己的数据集根据情况改就行了，jsonl格式，三个字段：context,answer,questionimportpandasaspdimportrandomimportjsondata=pd.read_csv('dataset.csv')train_data=data[['prompt','Code']]train_data=train_data.values.tolist()random.shuffle(train_data)train_num=int(0.8*len(train_data))withopen('train_data.jso
大语言模型定义大语言模型(LLM)是一种深度学习算法，可以执行各种自然语言处理(naturallanguageprocessing-NLP)任务。大型语言模型使用Transformer模型，并使用大量数据集进行训练——因此规模很大。这使他们能够识别、翻译、预测或生成文本或其他内容。大型语言模型也称为神经网络（neuralnetwork-NN），是受人脑启发的计算系统。这些神经网络使用分层的节点网络来工作，就像神经元一样。除了向人工智能(AI)应用训练人类语言之外，还可以训练大型语言模型来执行各种任务，例如理解蛋白质结构、编写软件代码等。就像人脑一样，大型语言模型必须经过预训练，然后进行微调，以
GitHubCoPilot拥有超过130万付费用户，部署在5万多个组织中，是世界上部署最广泛的人工智能开发工具。使用LLM进行编程辅助工作不仅提高了生产力，而且正在永久性地改变数字原住民开发软件的方式，我也是它的付费用户之一。低代码/无代码平台将使应用程序创建、工作流自动化和数据分析更加广泛的应用，这种变革潜力支撑着人们对开源替代方案的极大兴趣，我们今天将要介绍的这个令人兴奋的发展。最近BigCode与NVIDIA合作推出了StarCoder2，这是一系列专为编码而设计的开放式LLM，我认为在大小和性能方面是目前最好的开源LLM。在本文中，我们将介绍StarCoder2的一些基本信息，然后建立
2023年是语言模型(llm)和图像生成技术激增的一年，但是视频生成受到的关注相对较少。今年刚到2月份，OpenAI就发布了一个惊人的视频生成模型Sora。虽然它的架构没有披露，但是通过总结现有的视频生成领域可能能对Sora的构架有所理解。在这篇文章中，我们将整理视频生成在最近几年是发展概况，模型的架构是如何发展的，以及现在面临的突出问题。我们以时间轴看作是一个观察视频生成模型演变的旅程。这将帮助我们理解为什么模型是这样设计的，并为未来的研究和应用工作提供见解。2022年4月：VideoDiffusionModel从谷歌在利用扩散模型生成视频方面的开创性工作开始，可以认为是这一领域快速发展开端
利用TensorRT的8位PTQ将StableDiffusion速度提高2倍在生成人工智能的动态领域中，扩散模型脱颖而出，成为生成带有文本提示的高质量图像的最强大的架构。像稳定扩散这样的模型已经彻底改变了创意应用。然而，由于需要迭代去噪步骤，扩散模型的推理过程可能需要大量计算。这对于努力实现最佳端到端推理速度的公司和开发人员提出了重大挑战。从NVIDIATensorRT9.2.0开始，我们开发了一流的量化工具包，具有改进的8位（FP8或INT8）训练后量化(PTQ:Post-TrainingQuantization)，可显着加快NVIDIA硬件上的扩散部署，同时保持图像质量。TensorRT的
Ray是一个非常强大的ML编排框架，但强大的功能伴随着大量的文档。事实上120兆字节。我们如何才能使该文档更易于访问？答案：使其可搜索！过去，创建自己的高质量搜索结果很困难。但通过使用LangChain，我们可以用大约100行代码来构建它。这就是LangChain的用武之地。LangChain为LLM相关的一切提供了一套令人惊叹的工具。它有点像HuggingFace，但专门针对LLM。有用于提示、索引、生成和总结文本的工具（链）。Ray虽然是一个令人惊叹的工具，但与它配合使用可以让LangChain变得更加强大。特别是，它可以：简单快速地帮助你部署LangChain服务。允许Chains与LL
随着生成式AI的火热发展，高企的语言大模型（LLM）推理性能和成本成为阻碍其大规模应用的关键挑战。LLM推理是指使用仅解码器Transformer模型生成词元，而大多数挑战及其相关的解决方法都来自这种特定的架构和用例。本系列文章将深入探讨LLM推理的不同层面及其挑战，同时，其中提供的有价值见解也适用于Transformer编码器模型的推理。通过本系列内容的学习，希望帮助读者了解与LLM推理密切相关的术语，比如键-值（KV）缓存、内存带宽限制（memory-bandwidthbound）等，以便理解推理优化（量化、融合kernel、模型架构修改等）和配置（批处理大小、使用哪种GPU等）所涉及的各
