我有一个自定义单元格加载在我的CollectionView的底部。它的唯一工作是显示一个事件指示器View——这发生在应用程序进行新的工作调用时。所以我像这样将它添加到单元格中:BBLoaderCell*loaderCell=[collectionViewdequeueReusableCellWithReuseIdentifier:@"LoaderCell"forIndexPath:indexPath];UIActivityIndicatorView*activityIndicator=[[UIActivityIndicatorViewalloc]initWithActivityInd
引言人工智能技术的发展日新月异，其中大模型的发展尤其迅速，已然是AI时代最炙手可热的当红炸子鸡。然而，大模型赛道对于小白开发者来说还是有不小的门槛。面对内容质量参差不齐的课程和实际操作中遇到的问题，许多开发者往往感到迷茫，不知道如何入手。大模型的训练和部署需要强大的计算资源，普通开发者难以承受。大模型开发对计算机新手的技术水平要求较高，是具有挑战性的任务。大模型应用场景需要定制化训练，许多开发者缺乏相关行业知识和经验。......为了推动大模型在更多行业落地开花，让开发者们更高效的学习大模型的开发与应用，上海人工智能实验室重磅推出书生·浦语大模型实战营，为广大开发者搭建大模型学习和实践开发的平
LLM（大语言模型）微调一直都是老大难问题，不仅因为微调需要大量的计算资源，而且微调的方法也很多，要去尝试每种方法的效果，需要安装大量的第三方库和依赖，甚至要接入一些框架，可能在还没开始微调就已经因为环境配置而放弃了。今天我们来介绍一个可以帮助大家快速进行LLM微调的工具——LLaMAFactory，它可以帮助大家快速进行LLM微调，而且还可以在微调过程中进行可视化，非常方便。什么是LLM微调LLM微调，也叫做Fine-tuning，是深度学习领域中常见的一种技术，用于将预先训练好的模型适配到特定的任务或数据集上。这个过程包括几个主要步骤：基础模型选择：选择一个通用文本数据的基础语言模型，使其
CoLeFunDa：ExplainableSilentVulnerabilityFixIdentification写在最前面论文主要贡献启发论文主要工作对论文工作的一些启发摘要目标问题:静默依赖修复问题现有工作本文工作主要贡献Proposedapproach提出的方法PPT中"Proposedapproach"和"Methodology"的区别背景知识知识迁移微调（Fine-tuning）Methodology方法Phase1阶段1：函数更改数据增强第1步:生成原函数和修改后函数的切片(OriFSlices,ModFSlices)第2步:生成函数更改的描述(FCDesc)第3步:功能变化增强（
🔎大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流🔎📝个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客 📃🎁欢迎各位→点赞👍+收藏⭐️+留言📝📣系列专栏-机器学习【ML】 自然语言处理【NLP】 深度学习【DL】 🖍foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟👋文章目录什么是LoRA？超参数Rank：8Alpha:16目标模块：所有密集层Baselearningrate：1e-4模型质量结果非结构化文本的功能表示(ViGGO)小学数
本文首先分析微调脚本trainer.sh的内容，再剖析ChatGLM是如何与Huggingface平台对接，实现transformers库的API直接调用ChatGLM模型，最后定位到了ChatGLM模型的源码文件。脚本分析微调脚本：PRE_SEQ_LEN=128LR=2e-2CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python3main.py\--do_train\--train_fileAdvertiseGen/train.json\--validation_fileAdvertiseGen/dev.json\--prompt_columncontent\--response_colu
本文首先分析微调脚本trainer.sh的内容，再剖析ChatGLM是如何与Huggingface平台对接，实现transformers库的API直接调用ChatGLM模型，最后定位到了ChatGLM模型的源码文件。脚本分析微调脚本：PRE_SEQ_LEN=128LR=2e-2CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python3main.py\--do_train\--train_fileAdvertiseGen/train.json\--validation_fileAdvertiseGen/dev.json\--prompt_columncontent\--response_colu
AI换脸已经不是什么时新的技术了，从DeepFace到Facesweap，再到Roop。AI换脸技术中出现了一种名为“一键换脸”的方法，它不需要训练模型。这种方法利用了名为“GHOST”的技术，它是一种新的一键换脸方法，可以用于图像和视频领域。这种技术采用了先进的生成对抗网络（GAN）、自动编码器等方法，可以实现精确和稳健的换脸效果。GHOST技术的特点是可以在不需要训练模型的情况下进行换脸，从而实现快速、简单的操作。这种方法的优势在于可以快速生成换脸图像或视频，而无需进行复杂的训练过程。本次我们基于Rope-Ruby来进行换脸，把复联4中惊奇队长的脸型进行替换。Rope-Ruby是基于深度学
AI换脸已经不是什么时新的技术了，从DeepFace到Facesweap，再到Roop。AI换脸技术中出现了一种名为“一键换脸”的方法，它不需要训练模型。这种方法利用了名为“GHOST”的技术，它是一种新的一键换脸方法，可以用于图像和视频领域。这种技术采用了先进的生成对抗网络（GAN）、自动编码器等方法，可以实现精确和稳健的换脸效果。GHOST技术的特点是可以在不需要训练模型的情况下进行换脸，从而实现快速、简单的操作。这种方法的优势在于可以快速生成换脸图像或视频，而无需进行复杂的训练过程。本次我们基于Rope-Ruby来进行换脸，把复联4中惊奇队长的脸型进行替换。Rope-Ruby是基于深度学
ChatGLM的部署，主要是两个步骤：在Github上下载chatglm的库文件在HuggingFace上下载模型参数与配置文件ChatGLM包从Github上看ChatGLM项目文件的结构来看，仅仅是包含三种部署方式的py代码与微调的py代码而相关的实现细节，比如神经网络、激活函数、损失函数等具体的实现，并不在该项目源码中。不管以哪种方式部署，最核心就是三句代码，其作用是引入模型参数，初始化transformers配置；以web部署的方式为例：tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b",trust_remote_cod
