相关文章

SIM7600CE 电源设计指南

SIM7600CE电源设计指南: 确保VBAT引脚上的电压永远不会降至3.4V以下,即使在传输期间 爆发时,当前消费可能上升到2A。如果电压下降到3.4V以下,射频 性能可能会受到影响。 注:如果VBAT引脚的电源能支持2A以上,则电容大于…

从头预训练一只超迷你 LLaMA 3

作者:Xode 原文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/695130168 整理:青稞AI 这次打算用 Hugging Face 的 API 来写一份预训练大(小)模型的代码,也就是用 Trainer 来做预训练。由于只是想练习一下,因此…

书生·浦语大模型实战营之微调 Llama 3 实践与教程 (XTuner 版)

书生浦语大模型实战营之微调 Llama 3 实践与教程 (XTuner 版) Llama 3 近期重磅发布,发布了 8B 和 70B 参数量的模型,XTuner 团队对 Llama 3 微调进行了光速支持!!!开源同时社区中涌现了 Llama3-XTuner-CN 手把手教大家使用 XTuner 微调 Llama 3 模型。 XTuner:http:/…

Minillama3

https://zhuanlan.zhihu.com/p/695130168https://zhuanlan.zhihu.com/p/695130168LLM-from-scratch/1. TinyStories/TinyStories.ipynb at main Mxoder/LLM-from-

SiameseNet实战中文文本匹配任务

引言 本文我们通过SiameseNet模型来完成中文文本匹配任务,其中包含了文本匹配任务一般套路,后续只需要修改实现的模型。 数据准备 数据准备包括 构建词表(Vocabulary)构建数据集(Dataset) 本次用的是LCQMC通用领域问题匹配数据集,它已经…

LLMs之InternLM:InternLM-20B的简介、安装、使用方法之详细攻略

LLMs之InternLM:InternLM-20B的简介、安装、使用方法之详细攻略 导读:2023年09月20日,由上海人工智能实验室等团队发布了InternLM-20B的大模型。它在OpenCompass提出的5个能力维度上(语言、知识、理解、推理、学科)全面领先于同规模开源模型&…

上下文窗口长度达到了100万token,LWM支持处理多模态信息,能在100万token中准确找到目标文本,还能一口气看完1小时的视频,RingAttention还与FlashAttention结合

上下文窗口长度达到了100万token,LWM支持处理多模态信息,能在100万token中准确找到目标文本,还能一口气看完1小时的视频,RingAttention还与FlashAttention结合使用,并通过Pallas框架进行优化,从而提高性能。…

比较聚合模型实战文本匹配

引言 本文我们采用比较聚合模型来实现文本匹配任务。 数据准备 数据准备包括 构建词表(Vocabulary)构建数据集(Dataset) 本次用的是LCQMC通用领域问题匹配数据集,它已经分好了训练、验证和测试集。 我们通过pandas来加载一下。 import pandas as pdtrain_df …

《书生大模型实战营第3期》基础岛 第2关 :8G 显存玩转书生大模型 Demo

文章大纲 简介课程学习笔记环境配置Cli Demo 部署 InternLM2-Chat-1.8B 模型Streamlit Web Demo 部署 InternLM2-Chat-1.8B 模型LMDeploy 部署 InternLM-XComposer2-VL-1.8B 模型LMDeploy 部署 InternVL2-2B 模型 任务基础任务进阶任务 其他学习内容参考文献本人学习系列笔记第…

从FasterTransformer源码解读开始了解大模型(2.2)代码通读03

从FasterTransformer源码解读开始了解大模型(2.2)代码解读03-forward函数 写在前面的话 本篇的内容继续解读forward函数,从650行开始进行解读 零、输出Context_embeddings和context_cum_log_probs的参数和逻辑 从653行开始,会…

DSSM实战中文文本匹配任务

引言 本文我们通过DSSM模型来完成中文文本匹配任务,其中包含了文本匹配任务的一般套路,后续只需要修改实现的模型。 数据准备 数据准备包括 构建词表(Vocabulary)构建数据集(Dataset) 本次用的是LCQMC通用领域问题匹配数据集,它已经分好…

Llama模型家族之使用 Supervised Fine-Tuning(SFT)微调预训练Llama 3 语言模型(五)基于已训练好的模型进行推理

LlaMA 3 系列博客 基于 LlaMA 3 LangGraph 在windows本地部署大模型 (一) 基于 LlaMA 3 LangGraph 在windows本地部署大模型 (二) 基于 LlaMA 3 LangGraph 在windows本地部署大模型 (三) 基于 LlaMA…

Llama模型家族之使用 Supervised Fine-Tuning(SFT)微调预训练Llama 3 语言模型(四)通过命令方式微调

LlaMA 3 系列博客 基于 LlaMA 3 LangGraph 在windows本地部署大模型 (一) 基于 LlaMA 3 LangGraph 在windows本地部署大模型 (二) 基于 LlaMA 3 LangGraph 在windows本地部署大模型 (三) 基于 LlaMA…

大模型微调之 使用 LLaMA-Factory 微调 Llama3

大模型微调之 使用 LLaMA-Factory 微调 Llama3 使用 LLaMA Factory 微调 Llama-3 中文对话模型 安装 LLaMA Factory 依赖 %cd /content/ %rm -rf LLaMA-Factory !git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git %cd LLaMA-Factory %ls !pip install "unsloth…

大语言模型应用指南:机器学习的过程

大语言模型应用指南:机器学习的过程 文章目录 大语言模型应用指南:机器学习的过程1. 背景介绍1.1 问题的由来1.2 研究现状1.3 研究意义1.4 本文结构2. 核心概念与联系2.1 自回归模型2.2 注意力机制2.3 Transformer2.4 核心概念之间的联系3. 核心算法原理与具体操作步骤3.1 算…

大模型并行训练指南:通俗理解Megatron-DeepSpeed之模型并行与数据并行

前言 本文可以看做是本文《千亿参数开源大模型 BLOOM 背后的技术,这是其英文原文》与相关论文的解读,但修正了原文中的部分细节错误,以及补充了大量的解释说明,使得其读起来一目了然、通俗易懂 第一部分 BLOOM与其背后的Megatron…

TensorRT-LLM保姆级教程(三)-使用Triton推理服务框架部署模型

随着大模型的爆火,投入到生产环境的模型参数量规模也变得越来越大(从数十亿参数到千亿参数规模),从而导致大模型的推理成本急剧增加。因此,市面上也出现了很多的推理框架,用于降低模型推理延迟以及提升模型…

【国产异构加速卡】快速体验LLaMA-Factory 私有化部署和高效微调Llama3模型

序言 本文以 LLaMA-Factory 为例,在超算互联网平台SCNet上使用异构加速卡AI 显存64GB PCIE,私有化部署Llama3模型,并对 Llama3-8B-Instruct 模型进行 LoRA 微调、推理和合并。 快速体验基础版本,请参考另一篇博客:【…

【pytorch】大模型训练张量并行

Large Scale Transformer model training with Tensor Parallel (TP) 张量并行如何工作 原始 Tensor Parallel (TP) 模型并行技术于Megatron-LM论文中被提出,是一种用于培育大规模Transformer模型的高效模型并行技术。我们在本练习指南中介绍的序列并行 (SP) 实际…

matlab 启动提示 缺少 “boost_date_time-vc120-mt-1_56.dll” 文件

出现此问题的原因是缺少对应的动态链接库 从网上下载指定的动态dll文件并拷贝到matlab安装目录下的bin/win64 目录下即可,相应的dll文件在此 boost_date_time-vc120-mt-1_56.dll 文件