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LLaMA Efficient Tuning 主流大模型的高效工具【预训练+指令监督微调】

LLaMAEfficientTuning的简介   2023年6月发布的LLaMAEfficientTuning,它是一款可高效微调【全参数/LoRA/QLoRA】主流大模型【ChatGLM2/LLaMA2/Baichuan等】的高效工具,包括预训练、指令监督微调、奖励模型训练、PPO训练、DPO训练等功能。目前该项目仍在持续更新。官方地址:GitHub-hiyouga/LLaMA-Efficient-Tuning:Easy-to-useLLMfine-tuningframework(LLaMA-2,BLOOM,Falcon,Baichuan,Qwen,ChatGLM2)1、支持的模型模型名模

10大主流压力测试工具各有所长,怎么选适合自己的?

市面上流行的压力/负载/性能测试工具多是来自国外,近年来国内的性能测试工具也如雨后春笋崛起。同时由于开发的目的和侧重点不同,其功能也有很大差异,下面就为您简单介绍10款目前最常见的测试产品。1、kylinTOP测试与监控平台(商用版)kylinTOP测试与监控平台是一款B/S架构的跨平台的集性能测试、自动化测试、业务监控于一体的测试平台,它是深圳是奇林软件有限公司旗下的一款产品,该工具开放10个免费虚拟用户可供学习和使用。在易用性上较好,录制脚本支持最新版本的浏览器,对谷歌和火狐都支持非常好。对一些https.的网站证书问题,都为用户自动处理好了,可以轻松录制。录制过程高效便捷这是其它性能工具

什么是 游戏引擎 ?各个主流引擎的区别

在之前的元宇宙中有提及到游戏主播这个行业,那对应的就会有游戏开发者,对于开发最快捷的方式当然是使用游戏引擎进行开发了呀,那接下来我们就来说说这方面的内容吧!本篇文章主要讲解,游戏开发中常用的5个游戏引擎及其idea特性的介绍和对比一、什么是游戏引擎?游戏引擎是指一些已编写好的可编辑电脑游戏系统或者一些交互式实时图像应用程序的核心组件。这些系统为游戏设计者提供各种编写游戏所需的各种工具,其目的在于让游戏设计者能容易和快速地做出游戏程式而不用由零开始。大部分都支持多种操作平台,如Linux、MacOSX、微软Windows。游戏引擎包含以下系统:渲染引擎(即“渲染器”,含二维图像引擎和三维图像引擎

10大主流压力/负载/性能测试工具推荐

在移动应用和Web服务正式发布之前,除了进行必要的功能测试和安全测试,为了保证互联网产品的服务交付质量,往往还需要做压力/负载/性能测试。然而很多传统企业在试水互联网+的过程中,往往由于资源或产品迭代速度等原因忽视了这一块工作,导致新产品上线之后频繁出现卡顿等严重影响用户体验的问题。那么互联网产品为什么要进行压力/负载/性能测试,又有哪些工具帮我们实现呢,本文将为您细说端详。压力/负载/性能测试之异同在产品研发过程中,常常会混淆压力/负载/性能测试这三者之间的区别,这三种测试到底有什么不同呢?压力测试(StressTesting),也称为强度测试,通过模拟实际应用的软硬件环境及用户使用过程的系

LLMs:LangChain-Chatchat(一款可实现本地知识库问答应用)的简介(支持ChatGLM-2/LLaMA-2等多款主流LLMs)、安装、使用方法之详细攻略

LLMs:LangChain-Chatchat(一款可实现本地知识库问答应用)的简介(支持ChatGLM-2/LLaMA-2等多款主流LLMs)、安装、使用方法之详细攻略目录LangChain-Chatchat的简介1、原理图解2、文档处理实现流程3、模型支持(1)、LLM模型支持(2)、Embedding模型支持LangChain-Chatchat的安装1、镜像部署T1、基于AutoDL平台云端部署镜像第一步,注册AutoDL,并选择租赁合适的服务器套餐(按时计费)第二步,创建镜像第1个终端,启动LLM服务第2个终端,启动API服务第3个终端,启动WebUI服务T2、Docker镜像本地部署

一文读懂 Prometheus 长期存储主流方案

嘉宾|霍秉杰整理|西京刀客出品|CSDN云原生Prometheus作为云原生时代崛起的标志性项目,已经成为可观测领域的事实标准。Prometheus是单实例不可扩展的,那么如果用户需要采集更多的数据并且保存更长时间该选择怎样的长期存储方案呢?2022年8月9日,在CSDN云原生系列在线峰会第15期“Prometheus峰会”上,青云科技可观测与函数计算负责⼈霍秉杰分享了《PrometheusLong-TermStorage:海纳百川,有容乃大》。Prometheus简介及其局限性云原生时代崛起的Prometheus已经在可观测领域得到了广泛应用,其影响力远远超出了云原生的范畴,具有两个显著特点

主流大语言模型的技术原理细节

1.比较LLaMA、ChatGLM、Falcon等大语言模型的细节:tokenizer、位置编码、LayerNormalization、激活函数等。2.大语言模型的分布式训练技术:数据并行、张量模型并行、流水线并行、3D并行、零冗余优化器ZeRO、CPU卸载技术ZeRo-offload、混合精度训练、激活重计算技术、FlashAttention、PagedAttention。3.大语言模型的参数高效微调技术:prompttuning、prefixtuning、adapter、LLaMA-adapter、LoRA。0.大纲1.大语言模型的细节1.0transformer与LLM1.1模型结构1.

动态路由的主流算法

路由器就是一台网络设备,它有多张网卡。当一个入口的网络包送到路由器时,它会根据一个本地的转发信息库,来决定如何正确地转发流量。这个转发信息库通常被称为路由表。一张路由表中会有多条路由规则。每一条规则至少包含这三项信息。目的网络:这个包想去哪儿?出口设备:将包从哪个口扔出去?下一跳网关:下一个路由器的地址。网关上的路由策略就是按照这三项配置信息进行配置的。这种配置方式的一个核心思想是:根据目的IP地址来配置路由。1、距离矢量路由算法:它是基于Bellman-Ford算法的。这种算法的基本思路是,每个路由器都保存一个路由表,包含多行,每行对应网络中的一个路由器,每一行包含两部分信息,一个是要到目标

AIoT是什么?为何突然变成了智能制造的主流趋势?

人工智能(AI)与物联网(IoT)的结合创造出了智能装置,这些智能装置能够自行学习、分析并做出决策,为人类带来更加便利的生活,例如:自动驾驶、智能穿戴装置等,可以应用于各种产业。本篇文章将会简单说明什么是AIoT?它所需要的「关键技术」有哪些?以及AIoT能带来哪些好处?AIoT是什么?AIoT英文全称为「ArtificialIntelligenceofThings」,中文称为「人工智能物联网」,顾名思义就是将人工智能(ArtificialIntelligence,AI)与物联网(InternetofThings,IoT)这两种技术相互结合。在AIoT的技术中,人工智能(AI)与物联网(IoT

很多主流项目都放弃了Java 8,背后的原因是什么

大家有没有发现,现在越来越多的软件安装时最低要求都是Java11。比如Flink。FlinkSonarQube最新版甚至最低要求Java17。SonarQube那么真正放弃Java8的原因是什么呢?1.Java新特性(如Java11)1.1局部变量类型推断(LocalVariableTypeInference)引入了var关键字,使得在局部变量声明时可以使用类型推断。例如,varname="John";将会被推断为String类型。1.2针对字符串的新增方法Java11引入了一些针对字符串处理的新方法,如isBlank()、lines()和stripIndent()等,用于更方便地操作字符串。