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Pixelorama是一款开源像素艺术多工具软件,旨在为用户提供一个强大且易于使用的平台来创作各种像素艺术作品,包括精灵、瓷砖和动画。这款软件以其丰富的工具箱、动画支持、像素完美模式、剪裁遮罩、预制及可导入的调色板等特色功能,满足了像素艺术家们的各种需求。用户可以享受到动态工具映射、洋葱皮效果、帧标签、播放动画时绘制等高级功能,以及非破坏性的、完全可定制的图层效果,如轮廓、渐变映射、阴影和调色板化
- 昇思MindSpore AI框架MindFormers实践3:ChatGLM3-6B对一段文字进行提取
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人工智能项目实践人工智能mindspore
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- 一文看懂物联网通信技术
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物联网
无线通信传输是实现万物互联的重要环节,其在传输速度及成本方面具有显著优势。今天我们将一起聊聊物联网无线通信的几种常见类型,了解其优势及应用。你好!物联网的无线通信技术种类繁多,从通信距离上可分为短距离(近距离)无线通信技术和低功耗广域网(远距离)通信技术。近距离通信技术包括Wi-Fi、蓝牙、ZigBee等,远距离通信技术以2G/3G/4G/5G、LPWAN(NB-IoT、eMTC、LoRa等)为代
- 开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调-unsloth(让微调起飞)-单机单卡-V100(十七)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地#深度学习语言模型自然语言处理
一、前言本篇文章将在v100单卡服务器上,使用unsloth去高效微调QWen2系列模型,通过阅读本文,您将能够更好地掌握这些关键技术,理解其中的关键技术要点,并应用于自己的项目中。使用unsloth能够使模型的微调速度提高2-5倍。在处理大规模数据或对时间要求较高的场景下,这可以大大节省微调所需的时间,提高开发效率。其次,可减少80%的内存使用。这对于资源有限的环境或者需要同时运行多个微调任务的
- 大模型微调 - 基于预训练大语言模型的对话生成任务 训练代码
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大模型微调-基于预训练大语言模型的对话生成任务训练代码flyfish模型扮演堂吉诃德这个角色,回答关于自我介绍的问题importtorchfromdatasetsimportDatasetfrommodelscopeimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLMfrompeftimportLoraConfig,TaskType,get_peft_modelfrom
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一、定义定义案例1二、实现定义QLoRa:量化+LoRa.网址:https://huggingface.co/docs/peft/main/en/developer_guides/quantization案例11.4bit量化+LoRaimporttorchfromtransformersimportBitsAndBytesConfigconfig=BitsAndBytesConfig(load_
- 大模型基础知识-LoRA与QLoRA
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介绍LoRA与QLoRA1.LoRA(Low-RankAdaptation)LoRA是一种用于大规模语言模型(LLM)的参数高效微调技术,旨在减少微调大模型所需的计算资源和存储空间。LoRA的核心思想是将全量参数更新分解为低秩矩阵的形式,从而显著减少参数数量和计算开销。核心思想:低秩分解:将大模型的权重矩阵表示为两个低秩矩阵的乘积。这种分解方法不仅保留了原始模型的表示能力,还显著减少了微调过程中需
- 通感算一体化:(一)初步阐明定义和挑战
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常用的无线感知波无线电波频率高于300MHz的电磁波为微波波段,频率不同、波长不同、传输距离也各不相同。这类微波波长短,绕射能力差,往往用作视距(LoS)或者超视距中继通信。下面将分别介绍微波波段的几种代表性技术:WiFi、mmWave、UWB、Bluetooth、RFID、(NFC、ZigBee、LoRa、NB-IoT)这几种常见技术。前五种见于无线感知领域,后四种包括现在的5G、LTE等多用于
- 深度学习速通系列:LoRA微调是什么
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- 大模型推理框架 RTP-LLM 架构解析
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架构LLM推理阿里巴巴RPT
RTP-LLM是阿里巴巴智能引擎团队推出的大模型推理框架,支持了包括淘宝、天猫、闲鱼、菜鸟、高德、饿了么、AE、Lazada等多个业务的大模型推理场景。RTP-LLM与当前广泛使用的多种主流模型兼容,使用高性能的CUDAkernel,包括PagedAttention、FlashAttention、FlashDecoding等,支持多模态、LoRA、P-Tuning、以及WeightOnly动态量化
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2019.07.31Flora女王的感恩日记感恩我的宇宙哥哥每天都把我照顾的那么好,谢谢,谢谢,谢谢!感恩今天去医院做身体检查医院里的人不是很多我可以顺利完成,谢谢,谢谢,谢谢!感恩今天去医院拿很久以前的一份报告工作人员为我去翻查记录,谢谢,谢谢,谢谢!感恩我的钱宝宝服务于我,现在我可以细细的感受自己要买的每一件物品是否是自己真是所需,谢谢,谢谢,谢谢!感恩今天与公子欢分享我的奇迹时感受到了她的那
- 开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调-ms-swift-单机单卡-V100(十二)
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一、前言本篇文章将在v100单卡服务器上,使用ms-swift去高效微调QWen2系列模型,通过阅读本文,您将能够更好地掌握这些关键技术,理解其中的关键技术要点,并应用于自己的项目中。二、术语介绍2.1.LoRA微调LoRA(Low-RankAdaptation)用于微调大型语言模型(LLM)。是一种有效的自适应策略,它不会引入额外的推理延迟,并在保持模型质量的同时显着减少下游任务的可训练参数数量
- 2023-07-02
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- 数据科学生命周期的7个步骤–在业务中应用AI
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数据科学生命周期的7个步骤–在业务中应用AI1.问题定义(BusinessUnderstanding)2.数据收集(DataCollection)3.数据准备(DataPreparation)4.数据探索(ExploratoryDataAnalysis,EDA)5.模型构建(Modeling)6.模型评估(Evaluation)7.模型部署与维护(DeploymentandMaintenance)
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概览(从上往下)应用层协议:MQTT、CoAP...网络层、传输协议:IPv4、IPv6、TCP、6LoWPAN、RPL物理层、数据链路层协议:近距离通信:Dash、NFC、Bluetooth、RFID、IRdA...远距离蜂窝通信:GSM(2G)、WCDMA(3G)、LTE(3.9G)、TD-LTE(4G)、NB-IOT...远距离非蜂窝通信:ZigBee、WiFi、Z-Wave、wHART、L
- 大模型18:微调大模型方法PEFT(LoRA等) — 训练 “ChatGLM2“ 项目
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微调大模型的方法之一是PEFT(Parameter-EfficientFine-Tuning),其中包括LoRA(Low-RankAdaptation)等技术。PEFT方法能够在不显著增加计算资源消耗的情况下,微调大模型,从而适应特定任务。这种方法特别适用于像“ChatGLM2”这样的预训练大模型。什么是PEFT(Parameter-EfficientFine-Tuning)?PEFT是一种优化微
- 大模型微调方法总结:LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning、Prompt-tuning
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随着深度学习技术的不断发展,大型预训练模型已成为许多任务的重要工具。然而,微调(finetuning)这些大模型以适应特定任务是一个复杂且计算密集型的过程。本文将重点介绍五种不同的微调方法:LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning,并对它们进行总结。LoRA(LearnedRepresentationsforFinetuning)LoRA是
- 大模型微调技术(Adapter-Tuning、Prefix-Tuning、Prompt-Tuning(P-Tuning)、P-Tuning v2、LoRA)_adapter微调 p tuning
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2022年11月30日,ChatGPT发布至今,国内外不断涌现出了不少大模型,呈现“百模大战”的景象,比如ChatGLM-6B、LLAMA、Alpaca等模型及在此模型基础上进一步开发的特定领域的大模型。今年3月15日,GPT-4发布后,也出现了一些多模态的大模型,比如百度的文心一言、讯飞星火认知大模型等等。要想训练一个针对特定领域的大模型,如果采用全量参数微调(FullParameterFutu
- 欺诈文本分类微调(六):Lora单卡训练
沉下心来学鲁班
微调分类人工智能机器学习语言模型微调
1.引言前面欺诈文本分类微调(四):构造训练/测试数据集已经构造出了数据集,更之前的欺诈文本分类微调(一):基座模型选型选好了基座模型,这篇文章将基于构造出的数据集和选定的模型进行欺诈文本分类的微调训练。关于微调方法,我们将使用比较普遍的Lora:在模型中注入低秩矩阵的方式。关于训练器,使用transformers库中提供的Trainer类。2.数据准备2.1加载数据导入要使用的基础包。impor
- 智慧路灯杆会用到哪些通信方式
ianvtenr
智慧城市智慧路灯杆物联网
智慧路灯杆系统的通信方式通常包括有线通信和无线通信。有线通信可采用光纤、网线、电力线载波等方式,且一般以光纤和网线为主,电力线载波为备选;无线通信可采用NB-IoT、3G/4G/5G、LoRa、ZigBee等方式。一、智慧路灯杆有线通信方式:主要是让边缘端的杆载设备链接到智慧灯杆网关,亦可让网关通过光纤链接到云平台系统。1、光纤通信:支持对接包括杆载WiFiAP、手拉手环形组网等应用。2、网线:网
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
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equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
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MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
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面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
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SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
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首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,