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4、P40是否支持6B,7B,14B大模型规模实测
本次讨论重点在于评估P40显卡处理大模型的能力,包括清华大模型和阿里千问模型。介绍了如何配置项目以支持不同容量的模型加载,比如同时加载36B和7B模型,并解释了模型启用时的显存与内存占用情况。特别提到了36B模型可以顺利加载,但尝试同时加载36B和7B时内存溢出,说明P40显卡在高容量模型并行处理方面的限制。还探讨了内存占用,在模型从内存转移到显存的过程中涉及的内存管理策略。内容适合对显卡处理能力、大模型支持以及高效配置优化感兴趣的技术专业人士。
6、本地私有化部署ChatGLM3
本次内容聚焦于大模型的本地部署流程,讲解了如何从GitHub下载大模型的原始代码,使用Conda创建虚拟环境来避免依赖冲突,并提到了利用加速镜像加速下载和安装。教程详细阐述了配置模型、激活环境、安装必要组件与依赖插件,最后演示了如何启动大模型并通过客户端或Web端进行交互。内容适合有模型部署和环境配置经验的开发人员,以及对模型微调、性能监控感兴趣的技术人员。
2、怎么使用大模型(Chatglm2+langchain)
本次内容涉及大模型的手动部署和使用方法,包含通过本地代理的访问设置、日志与监控功能的查看,以及对话模式和知识库管理的界面操作。介绍了如何在各种模式下进行参数调整,如选择对话模型、申请与填写API密钥,并调整对应的提示词模板与精度参数。还探讨了搜索引擎API的配置以及如何基于知识库优化提示词和微调系统参数,以实现更精确的问答匹配。
搭建私人助理大模型需要什么环境?
讲者在视频中指导如何搭建Streamlit环境,突出点在于使用Python语言进行开发,推荐使用Anaconda进行一站式环境配置,易于管理包和编辑器。强调Streamlit的安装非常简单,仅需使用pip进行安装无需复杂配置。此外,还推荐了几种集成开发环境(IDE)如PyCharm、VS Code,依据个人喜好选择。这项内容适合于已经对Python有一定了解的人群,尤其是有兴趣在数据科学和Web应用快速开发领域进步的开发人员。
AIGC与NLP大模型实战-经典CV与NLP大模型及其下游应用任务实现
视频内容聚焦AIGC和大模型,突出与市面其他课程的差异性,主要在于侧重技术而非工具。课程包括算法模型的介绍,如扩建模型、GB模型,并着重于论文解读、公式推导及代码实践,而非简单的API调用。讲解中扩展到如何用较小数据集通过创新方法进行数据循环以放大数据规模,及在现有巨型模型基础上通过微调方法训练自己的模型。内容以通俗易懂的故事形式呈现,实战案例基于现代框架进行。适合对模型内幕、训练技术感兴趣且想深入了解代码和算法实践的技术人员。
还百度上搜数据集吗?记住这个地方啥数据都有!
在快速获取准确数据的需求日益逼切的背景下,传统搜索引擎和社交媒体平台常因广告和套路层出不穷而不尽人意。为解决业界数据紧缺和数字化人才的匹配问题,"cover"平台应运而生。该平台聚集了各行业积累的大量数据,积极搭建连接数字化需求与解决方案提供者之间的桥梁。通过提交数据并提供奖金激励,平台鼓励技术人员提供创新的解决方案。此外,平台不仅提供数据资源,还包含源码和完整的项目配套,为数据分析和项目开发提供了全方位的支撑。适合有志于数据分析、技术解决方案开发以及数字化转型领域的专业人士。
爆炸爆炸,AI的效果爆了
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本视频资讯涵盖了从零开始制作个人动画的整个流程,涉及技术点如角色设计、声音编辑、场景布局及音效添加等。视频教学针对那些拥有创意、渴望掌握动画制作技巧的个人。它提供了一个平台,让用户能够按照自己的构思,一步步地创建动画,包括更改角色名称、设置角色位置和添加音效等,为学习如何利用现有工具开启导演生涯提供了直接的操作指导。整个过程不仅增强了技术技能,还锻炼了创新思维和艺术感。