前缀微调

面试经典算法150题系列-除自身以外数组的乘积

题目数据保证数组nums之中任意元素的全部前缀元素和后缀的乘积都在32位整数范围内。请不要使用除法，且在O(n)时间复杂度内完成此题。
betterManchester·2025-03-19 13:22

算法通关----除自己自身以外数组乘积

题目数据保证数组nums之中任意元素的全部前缀元素和后缀的乘积都在32位整数范围内。请不要使用除法，且在O(n)时间复杂度内完成此题。
fang4084·2025-03-19 13:51

python-leetcode-除自身以外数组的乘积

classSolution:defproductExceptSelf(self,nums:List[int])->List[int]:n=len(nums)#初始化结果数组answer=[1]*n#计算前缀乘积
Joyner2018·2025-03-19 13:50

3.4 C#的运算符和表达式详解（运算符优先级、算术运算符、逻辑运算符……）

.逻辑运算符与逻辑表达式5.条件运算符与条件表达式6.赋值运算符与赋值表达式3.4.2运算符的优先级与结合性1.运算符的优先级2.结合性示例代码C#的运算符和表达式运算符大致分为3类：一元运算符，包括前缀运算符和后缀运算符
Argonaut春·2025-03-19 12:08

基于MATLAB的遗传算法优化BP神经网络航空发动机寿命预测

具体优化形式包括：初始参数优化：GA仅优化初始参数，后续仍依赖BP反向传播微调。全局参数优化：GA直接优化全部网络参数，无需BP参与。混合优化：GA优化初始参数后，再通过B
默默科研仔·2025-03-19 09:41

蓝桥杯Python赛道备赛——Day1：基础算法

本博客就蓝桥杯中的基础算法（这一部分说是算法，但更是一些简单的操作）进行罗列，包括：枚举、模拟、前缀和、差分、二分查找、进制转换、贪心、位运算和双指针。
SKY YEAM·2025-03-19 04:26

(LeetCode每日一题) 1963. 使字符串平衡的最小交换次数(贪心、双指针)

[视为+1，]视为-1，那么任何前缀和sum都不能出现sum0){sum--;}else{while(s[j]!
岁忧·2025-03-19 01:32

python技巧之下划线

欢迎评论点赞收藏加关注python技巧之下划线1、python的moudles文件中__all__作用2、__slots__用于限定类属性，如：3、下面的小技巧可以获取私有变量：4、下划线种类单个下划线（_）单下划线前缀的名称
老虎也淘气·2025-03-19 01:30

五、AIGC大模型_05模型的vLLM部署与LangChain调用

0、概述要搭建一个大模型应用服务，通常需要包含以下五层结构，即：基础环境、模型层、推理层、对外接口、外挂应用在了解了模型的微调训练之后，本文将以vLLM、OpenAI、LangChain为例，介绍大模型的推理部署以及对外接口开放调用
学不会lostfound·2025-03-18 19:20

VLLM专题（三十五）—多模态数据处理

为了在vLLM中实现各种优化，例如分块预填充和前缀缓存，我们使用BaseMultiModalProcessor来提供占位符特征标记（例如）与多模态输入（例如原始输入图像）之间的对应关系，基于HF处理器的输出
AI专题精讲·2025-03-18 16:56

LLaMA-Factory 微调训练

LLaMA-Factory微调训练该框架功能，标注-微调-导出-合并-部署，一整条流程都有，而且训练时消耗的gpu算力也会小一些一，安装（推荐在linux中训练，win可以用wsl+docker）gitclonehttps
zsh_abc·2025-03-18 14:40

llama-factory微调

大模型微调实操--llama-factoryllama-factory环境安装前置准备英伟达显卡驱动更新地址下载NVIDIA官方驱动|NVIDIAcuda下载安装地址CUDAToolkit12.2Downloads
AI Echoes·2025-03-18 13:05

每日学习Java之一万个为什么

配合main+SpringApplication.run（.class,args）@SpringBootTest：SpringBoot单元测试注解@ConfigurationProperties:指定前缀读取配置文件对应属性
~Yogi·2025-03-18 12:58

从零学习大模型（六）-----LoRA（上）

LoRA简介LoRA（Low-RankAdaptation）是一种参数高效的微调技术，旨在降低微调大规模预训练模型的存储和计算成本。
懒惰才能让科技进步·2025-03-18 06:01

部署微调框架LLaMA-Factory

LLaMAFactory1.我们在ChatGLM3的github官方页面上能看到对LLaMA-Factory的推荐2.LLaMAFactorygithub链接hiyouga/LLaMA-Factory:UnifyEfficientFine-Tuningof100+LLMs(github.com)步骤一：安装LLaMAFactory进入DSW开发环境。登录PAI控制台。在页面左上方，选择DSW实例所
高原魔女·2025-03-18 00:40

【大模型实战篇】使用GPTQ量化QwQ-32B微调后的推理模型

我们的任务是，将QwQ-32B微调后的推理模型，也就是bf16的精度，通过量化，压缩到int4。关于QwQ-32B微调，可以参考《利用ms-swift微
源泉的小广场·2025-03-17 21:19

一个简单的日志类Logger

实现一个C++简单日志类，具备以下特性：日志文件命名采用文件名前缀加上日期的格式，方便管理与识别。对单个日志文件大小进行限制，当文件大小达到20MB时，自动开启新的日志文件。
qinfen123456·2025-03-17 21:15

LORA 微调大模型：从入门到入土

这时，微调就成为了必不可少的一步。而在众多微调方法中，LORA全名(Low-RankAdaptation)以高效性和实用性，逐渐成为了许多开发者训练模型的首选项。
大模型.·2025-03-17 17:49

【源码阅读】olmocr中的prompts

目录一、PDF转换为训练数据二、使用微调模型三、比较差异总结一、PDF转换为训练数据让ChatGPT-4将文档（如PDF文件）转换为结构化的“银级”训练数据（silvertrainingdata）#Thisisthepromptweuseforgettingchatgpt4otoconvertdocumentsintooursilvertrainingdatadefbuild_openai_sil
海绵波波107·2025-03-17 17:46

PlanLLM: 首个支持开放词汇与封闭集任务的跨模态视频程序规划框架

2025年1月7号，由杨德杰、赵子敬、刘洋联合提出PlanLLM，一种基于可微调大型语言模型（LLM）的跨模态联合学习框架，用于解决视频程序规划任务。
·2025-03-17 15:11

面试视角深度解析：索引冗余 vs 覆盖索引 vs 全表扫描的终极抉择

一、核心概念解析（面试破题关键）1.索引冗余（IndexRedundancy）本质：同一字段存在多个重复或包含关系的索引典型场景重复索引：INDEX(a)和INDEX(a)前缀冗余：已有INDEX(a,
dblens 数据库管理和开发工具·2025-03-17 08:15

C++前缀和神技：区间问题瞬杀模板

目录前缀和核心价值一维前缀和模板1.预处理公式2.代码实现3.动态图示二维前缀和模板1.预处理公式2.代码实现3.二维示意图六大避坑指南复杂度分析LeetCode实战前缀和核心价值暴力法的痛点：//计算区间和
三流搬砖艺术家·2025-03-17 08:43

从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装

从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和深度学习技术的不断发展,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为当前最引人注目的研究热点之一
AI天才研究院·2025-03-17 06:55

树的应用之——前缀码

目录一、字母编码二、树：1.前缀码2.缺陷3.前缀码编码原则一、字母编码用位串来编码英语字母表里的字母（其中不区分小写和大写字母）。
不会写算法的小沈·2025-03-17 03:32

AI技术学习笔记系列001：FastLanguageModel.get_peft_model 函数各参数的详细解释

以下是关于代码中FastLanguageModel.get_peft_model函数各参数的详细解释，以及企业实际微调时的选择考量：参数详解及对微调的影响1.r=32（秩）作用：控制LoRA适配器的低秩矩阵的维度
新说一二·2025-03-17 00:43

大模型巅峰对决：DeepSeek vs GPT-4/Claude/PaLM-2 全面对比与核心差异揭秘

模块化设计：支持金融、医疗等领域的即插即用式微调，行业适配能力
accurater·2025-03-16 16:40

大语言模型微调和大语言模型应用区别

大语言模型微调和大语言模型应用区别微调与应用LLM的区别微调大语言模型（LLM）是指取一个已经预训练好的模型，进一步用特定数据集训练，使其更好地适应某个任务或领域，比如为医疗聊天机器人优化医疗术语理解。
AI Echoes·2025-03-16 15:34

LLaMA-Factory 训练数据默认使用 instruction、input、output 三个 key

在LLaMA-Factory进行SFT（Directivesupervisionfine-tuning指令监督微调）时，训练数据的格式非常重要，因为大模型依赖标准化的数据结构来学习指令-响应模式。
背太阳的牧羊人·2025-03-16 08:43

从零开始大模型开发与微调：PyTorch 2.0深度学习环境搭建

从零开始大模型开发与微调：PyTorch2.0深度学习环境搭建作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用
AI智能涌现深度研究·2025-03-16 01:54

Deepseek-R1大模型微调实战技术深度解析

一、Deepseek-R1架构特性与微调适配性分析1.1核心架构创新对微调的影响Deepseek-R1基于Deepseek-V3-Base架构，通过MoE（Mixture-of-Experts）与MLA
大势下的牛马·2025-03-16 00:14

大模型工程师学习日记（十五）：Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）

1.datasets库核心方法1.1.列出数据集使用datasets库，你可以轻松列出所有HuggingFace平台上的数据集：fromdatasetsimportlist_datasets#列出所有数据集all_datasets=list_datasets()print(all_datasets)1.2.加载数据集你可以通过load_dataset方法加载任何数据集：fromdatasetsim
MMMMMMMay Love Code·2025-03-15 20:52

（大模型微调大模型学习路线大模型入门）_大模型 学习，吹爆！2025最详细的大模型学习路线已整理！手把手带你高效入门，大模型论文全打通！

一、初聊大模型1、什么是大模型？大模型，通常指的是在人工智能领域中的大型预训练模型。你可以把它们想象成非常聪明的大脑，这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息，学习到了世界的知识。这些大脑（模型）非常大，有的甚至有几千亿个参数，这些参数就像是大脑中的神经元，它们通过复杂的计算来理解和生成语言、图片等。举个例子，你可能听说过GPT-3，它就是一个非常著名的大模型。GPT-3可以通过理解你提出的问
大模型老炮·2025-03-15 17:28

牛客练习赛135——小柒的逆序对(2)

这里还得说一下，调换一个排列中任意两个不同的数，该排列的逆序数奇偶会改变题目：思路：这道题的数据给的很大，如果我们用树状数组维护前缀和都没用，但是我们观察到英文字符只有26个，那我们可以开一个二维数组g
KyollBM·2025-03-15 17:58

k8s基础架构介绍

k8s的常用工具在kubernetes中，主要有三个日常使用的工具，这些工具使用kube前缀命名，这三个工具如下：kubeadm用来初始化集群的指令，能够创建集群,并且添加新的节点。
忍界英雄·2025-03-15 16:22

使用 Ollama 对 LLaMA-2 模型进行微调的详细指南

1.环境准备在开始微调之前，需要确保硬件和软件环境满足要求。合适的环境配置可以显著提高微调效率，并减少潜在的错误。1.1硬件要求大语言模型的微调需要强大的计算能力，尤其是GPU资源。
软件职业规划·2025-03-15 15:08

长文本、知识库、微调对比

长文本、知识库和微调是三种不同的技术手段，用于增强大模型的能力。1.长文本处理•核心目标：理解和生成长篇内容。•优点：•连贯性强，适合处理需要深入理解背景信息的任务。
司南锤·2025-03-15 13:56

增量预训练和微调的区别

文章目录前言一、增量预训练和微调的区别二、代码示例1.增量预训练示例2.微调示例3.代码的区别三、数据格式1.增量预训练2.微调3.示例4.小结四、数据量要求1.指导原则2.示例3.实际操作中的考虑4.
做个天秤座的程序猿·2025-03-15 13:54

【Transformer-Hugging Face手册 07/10】 微调预训练模型

微调预训练模型-目录一、说明二、在本机PyTorch中微调预训练模型。
无水先生·2025-03-15 13:54

基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[5]-高阶实战微调

基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[5]-高阶实战微调1.推荐的模型组合在默认的配置文件中，我们提供了以下模型组合LLM:Chatglm2-6bEmbeddingModels
汀、人工智能·2025-03-15 11:40

基于纯视觉的 GUI 代理的屏幕解析工具（OmniParser）

2.检测模型：使用YOLOv8模型在可交互图标检测数据集上进行微调，能够识别和定位用户界面中的可交互区域，如按钮、图标等。3.描述模型：利用BLIP-v2模
deepdata_cn·2025-03-15 09:51

大模型LLM基于PEFT的LoRA微调详细步骤---第一篇：模型下载篇

下一篇：微调详细流程以及环境...方法一：魔搭（modelscope）下载#需要安装pipinstallmodelscop
素雪风华·2025-03-15 08:42

内网通改修对话框左侧聊天列表宽度

使用内网通，由于组织要求，大家名称都加了前缀，最后导致大家名字都显示不全。内网通还无法动态调整这个宽度。
支持未来·2025-03-15 08:08

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

1.基本概念微调（Fine-tuning）定义：微调是指在预训练大语言模型的基础上，通过在特定领域或任务的数据上进一步训练，从而使模型在该特定任务上表现更优。
AI Echoes·2025-03-15 05:38

十分钟学会微调大语言模型

完整的大语言模型训练成本比较高昂，不是我们业余玩家能搞的，如果我们只是想在某个业务场景或者垂直的方面加强大模型的能力，可以进行微调训练。
喝不喝奶茶丫·2025-03-15 04:35

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？1.定义与目标微调（Fine-tuning）目标：调整预训练模型（如GPT、LLaMA、PaLM）的参数，使其适应特定任务或领域。
AI Echoes·2025-03-15 04:34

ng-网关-zuul

一般服务的访问ng-》网关-》服务所以通常有一个服务访问的前缀，这个前缀是在ng上配置的，然后接着才是具体服务的url，zuul可以没有前缀，但是zuul决定了跳转的服务。
给自己做加法·2025-03-15 00:00

王道数据结构第三章（二）- 栈和队列的应用

）栈和队列的应用一、栈在括号匹配中的应用1.括号匹配2.实现2.前、中、后缀表达式二、栈在表达式求值中的应用1.后缀表达式（重要）1.1中缀转后缀1.2后缀表达式的计算1.2.1手算1.2.2机算2.前缀表达式
int型码农·2025-03-15 00:00

多分类—微调DistilBERT对生物医学文本进行实验方法多分类：Automated Text Mining of Experimental Methodologies from Biomedical

AutomatedTextMiningofExperimentalMethodologiesfromBiomedicalLiterature从生物医学文献中自动挖掘实验方法文本paper：https://arxiv.org/abs/2404.13779github：本文做的就是微调
小小帅AIGC·2025-03-14 23:56

基于Transformer的医学文本分类：从BERT到BioBERT

Transformer模型，尤其是BERT及其变体，通过预训练和微调的方式，能够有效捕捉医学文本中的语义信息，为医学文本分类提供了强大的工具。本文将探讨Transfor
Evaporator Core·2025-03-14 23:17

基于PySide6与PyCatia的CATIA几何体智能重命名工具开发实践

一、工具概述本工具基于CATIAV5/V6的二次开发接口，结合PySide6图形界面框架与PyCatia自动化库，实现了三大核心功能模块：几何体前缀批量添加、后缀动态追加、智能文本替换。
Python×CATIA工业智造·2025-03-14 22:39
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他