大家好，我是煎鱼。上年我们有讨论过关于Goarena手动管理内存的相关提案。一开始还高歌猛进，但没想到后面由于严重的API问题（想把arena应用到其他的标准库中，但会引入大问题）：图片Go核心团队中途咕咕咕到现在，没有新的推动和突破性进展，实属尴尬。图片最近有社区的大佬有了新的动作，来自Grafana的@MiguelÁngelOrtuño开源了一个新的第三方库 ortuman/nuke[1]，用于完成arena手动管理内存的诉求。今天我们基于官方资料此进行使用分享和介绍，也好未雨绸缪一下。温习前置知识Arena指的是一种从一个连续的内存区域分配一组内存对象的方式。当然了，它的重点是要手动管理
【LittleXi】2023ICPCECfinal出线官方数据民间预测说明：参考去年、前年上海大学，设置210出线队伍对6场区域赛（不含港澳）走Z字,每个学校最多三支队伍出线字符串问题，可能会有几个名额失真，比如南京大学unreal和虚幻黄昏是同一个队伍，但是被出线了两次出线名单：SchoolTeam北京大学摆烂人北京大学重生之我是菜狗北京大学呆呆鸟清华大学一路向北清华大学world.search（you）;清华大学有手有脚浙江大学十发罚时南京邮电大学Cirtrus上海交通大学柳北京交通大学羊羊羊南京大学Unreal上海交通大学逆命电子科技大学UESTC_Guest_WiFi中国科学技术大学丝
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~,该模型可以在笔记本电脑上部署,确保你电脑至少有16G运行内存开原地址：GitHub-ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca:中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地CPU部署(ChineseLLaMA&AlpacaLLMs)Linux和Mac的教程在开源的仓库中有提供，当然如果你是M1的也可以参考以下文章：https://gist.github.com/cedrickche
我正在通过阅读DrBoolean的book来学习JavaScriptFP.我四处寻找函数式编程库。我找到了Ramda和Folktale。两者都声称是函数式编程库。但它们是如此不同:Ramda似乎包含处理列表的实用函数:map、reduce、filter和纯函数:curry、compose。它不包含任何处理monad、functor的内容。Folktale但是不包含任何列表或函数的实用程序。它似乎在javascript中实现了一些代数结构，如monad:Maybe,Task...实际上我发现了更多的库，它们似乎都属于两类。Underscore和lodash就像Ramda。梦幻之地，自由幻
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羊驼实战系列索引博文1：本地部署中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型博文2：本地训练中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型博文3：精调训练中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型（本博客）简介在学习完上篇【博文2：本地训练中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型】后，我们已经学会了使用无监督的语料预训练LLaMA模型，无监督的语料能让模型学会预测下一个字符是什么，但是还不能让模型理解人类的对话意图，经过指令精调之后模型就可以具备对话能力了。本博客主要包含以下内容：1训练数据准备，精调指令.json。2训练脚本编写，主要参数讲解，消耗显存控制在24GB以内3训练实战，测评。系统配置系统：U
羊驼实战系列索引博文1：本地部署中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型博文2：本地训练中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型（本博客）博文3：精调训练中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型简介在学习完上篇【1本地部署中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型】后，我们已经学会了下载模型，本地部署模型，部署为网页应用。如果我们对于模型在某些方面的能力不够满意，想要赋予模型一些特殊的能力，那么我们可以选择领域内特殊的数据集，然后在基础模型上继续训练，从而得到一个新的模型。例如我们可以把医学知识用于训练模型，得到一个医生chatGPT;把佛学资料用于训练模型，得到一个佛祖chatGPT;人类的已
天涯神贴合集（500篇）：https://pan.quark.cn/s/ba1e0577bfd8最近几天大家应该发现天涯社区网站打不开了。天涯社区创办于1999年，此时的中国，互联网产业方兴未艾，那时天涯社区相当火爆。2007年时，天涯社区的注册用户就突破了2000万，号称是全球最大的中文互联网社区。到了2013年中国网民规模才6亿多，也就是说当年平均7个中国网民就有1个是天涯用户。当时网民相对较高的素质和真诚，也让天涯上的帖子质量非常高。即使有很多文章放到现在，它们也能经得起时间的考验，这是天涯社区最吸引人的地方。在天涯论坛关闭之前，我收集了天涯社区神贴合集共500篇（人性，社会，历史，金融
简介LLaMA大部分是英文语料训练的，讲中文能力很弱。如果我们想微调训练自己的LLM模型，基于一个大规模中文语料预训练的模型比较好。目前开源项目很多，理想的项目要有以下特点：模型开源、训练代码开源、代码结构简单、环境容易安装、文档清晰。经过寻找与试验，我找到了一个比较好的项目。https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca本博文要点如下：1实战部分：模型下载与参数合并、模型命令行加载测试、模型部署为web网页（解决了一些报错问题）2代码走读：模型参数合并、词表扩充3原理分析：预训练与指令精调实战系统环境系统：Ubuntu20.10CUDAVersio
