增量微调

flink sql 部署_Flink SQL Client + Mysql CDC 部署实践

1.环境准备目标实现构建一个以FlinkSQLClient为基础，简单的读取mysqlbinlog增量同步数据到kafkatopic中的Flink任务应用准备清单DockerDesktopwindows
weixin_39934257·2024-02-03 06:33

一行命令实现docker一键部署最新模型无限制模型接近GPT4能力的微调ChatGLM3第三代大语言模型单机部署、量化部署、Mac 部署、单GPU部署及多GPU部署指南，附详细代码和步骤

一行命令实现docker一键部署最新模型无限制模型接近GPT4能力的微调ChatGLM3第三代大语言模型单机部署、量化部署、Mac部署、单GPU部署及多GPU部署指南，包含代码调用对话、API调用、网页对话
代码讲故事·2024-02-03 03:29

vue学习笔记

与其他重量级框架不同的是，Vue采用自底向上增量开发的设计。Vue的核心库只关注视图层，并且非常容易学习，也非常容易与其他库或已有项目整合。
zyl熬夜之路·2024-02-03 02:30

AIGC专题：生成式AI（GenAI）赋能供应链之路

它是在一个基础上训练的--一个由来自多个来源的数十亿个单词组成的模型，并通过从人类反馈中得到的强化学习进行微调型号(LLM)：在大量文本上进行训练的La
人工智能学派·2024-02-03 02:07

Day 4—小辛

R和Rstudio确定电脑用户名是否为英文选择桌面任意文件夹或软件—点击鼠标右键—属性—安全—查看组或用户名用户名选择云备份软件：我选择的是坚果云1.上传和下载速度最快2.超长时间的保存，方便找回3.增量同步可以查看网盘对比
小辛没有蜡笔喽·2024-02-03 02:56

用通俗易懂的方式讲解：一文详解大模型 RAG 模块

索引模块块优化滑动窗口从小到大元数据附加结构化组织层次化索引知识图谱文档组织预检索模块查询扩展多查询子查询CoVe查询转换重写HyDE查询路由元数据路由器/过滤器语义路由器查询构建检索模块检索模型选择稀疏检索器密集检索器检索器微调
Python算法实战·2024-02-03 01:43

2021-02-15

PID分为位置式和增量式两种，对应不同的数学表达式。根据智能小车之家的视频介绍，两种控制方式效果
Debug的魔法小马·2024-02-03 01:40

软件工程（最简式总结）

软件工程基本原则4.软件工程三要素5.设计模式的分类6.针对变换型数据流设计步骤7.针对事务型数据流设计步骤第二章：软件过程1.软件生命周期2.软件过程模型（1）瀑布模型（特点：带反馈）（2）快速原型模型（3）增量模型
py爱好者~·2024-02-02 21:46

(新手亲测有效)bug解决：在用显存24G的3090采用LoRA微调ChatGLM-6B（FP16）时报错torch.OutOfMemoryError:CUDA out of Memory.

在采用LoRA对ChatGLM-6B（FP16）进行微调时，显存空间会占用到20G多一点（参考LLM-ChatGLM-6BLora微调与推理_chatglm2-6b训练lora-CSDN博客），按照这个情况
韬小志·2024-02-02 20:34

LLM - ChatGLM-6B Lora 微调与推理

目录一.引言二.环境准备三.ChatGLM-6BLora微调1.样本准备ByJson2.样本生成ByTokenizer3.模型生成ByTrainer四.ChatGLM-6BLora文本生成1.文本生成ByChat2
BIT_666·2024-02-02 20:33

（新手亲测有效）bug解决：ValueError: Attempting to unscale FP16 gradients. 反复出现的问题。

在新手在消费级GPU上本地部署chatGLM-6B-CSDN博客完成chatGLM-6B（FP16）的部署后，尝试对模型进行loRA微调，期间遇到并解决了一些bug，分享给大家，希望大家少走弯路！
韬小志·2024-02-02 20:02

【根据loss曲线看模型微调效果】如何使用loss曲线诊断机器学习模型性能

一、Loss曲线在模型的预训练或者微调过程中，我们一般通过观察loss曲线来得出模型对于数据集的学习效果等信息。那么我们如何根据loss曲线得到一些信息呢？
子非Yu@Itfuture·2024-02-02 19:11

2. ChatGLM开源⼤模型

为什么要学习开源⼤模型更⼤的微调空间：相⽐在线⼤模型，开源⼤模型可以使⽤更多微调框架进⾏模型微调，微调空间更⼤，更有可能快速完成定制化⼤模型训练；更加灵活的AI应⽤开发：相⽐封闭的在线模型，开源模型可以更加灵活便捷的嵌
Andy_shenzl·2024-02-02 19:53

为了这种可能性，咱们才如此地一如既往

为了这种可能性，咱们才如此地一如既往-----阿拉丁956“当你不想码字的时候，就继续码字”，把村上春树的“当你不想跑步的时候，就去跑步”稍微微调了一下，成为继续坚持码字的一种驱动力。
阿拉丁956·2024-02-02 18:52

第五章 数据结构与算法——排序

目录一、排序的概念及其运用二、八大排序的原理及其实现（升序为例）（一）、直接插入排序（二）、希尔排序（也叫缩小增量排序）（重要）1.原理：2.该排序一般分为两个步骤：3.预排序过程：4.预排序的意义（升序为例
成工小白·2024-02-02 18:18

一种轻量分表方案-MyBatis拦截器分表实践|京东零售技术实践

背景部门内有一些亿级别核心业务表增速非常快，增量日均100W，但线上业务只依赖近一周的数据。随着数据量的迅速增长，慢SQL频发，数据库性能下降，系统稳定性受到严重影响。
京东零售技术·2024-02-02 16:06

车载语音交互赛道研究：大模型揭幕2.0时代 商业模式重塑

根据高工智能汽车研究院调研获取的信息，核心原因为：1.0时代，车载语音交互玩家可使用自身的小模型；2.0时代，很可能需基于通用大模型（训练成本极为高昂，某种程度上为基建工程），做一定的微调形成自身的行业大模型
高工智能汽车·2024-02-02 15:55

高手从不左顾右盼

他们从一开始就分析多方情报，审时度势，锁定目标，适时微调，砥砺前行。路途当用，经历种种，不过是磨砺心性，砥砺前行。当然，所有的高手不是天生就是高手的。
王蒲臣·2024-02-02 14:09

使用python监控错误日志

前言由于单位尚没有完善的监控制度，且项目也较少，使用开源的监控组件有点小题大做，因此研究了基于python的错误日志监控，功能如下：监听error日志文件增量数据(每分钟的增量数据)提供白名单功能，白名单内的异常不发送通知有异常通过邮件发送通知具体实现前置条件日志需要进行级别划分
至爱雅鸿_e631·2024-02-02 13:54

使用 Flink Hudi 构建流式数据湖

摘要：本文介绍了FlinkHudi通过流计算对原有基于mini-batch的增量计算模型不断优化演进。
浪尖聊大数据-浪尖·2024-02-02 12:30

2024-01-06-AI 大模型全栈工程师 - 机器学习基础

a.什么是模型训练（Training）b.什么是模型预训练（Pre-Training）c.微调（Fine-Tuning）d.轻量化微调（ParameterEfficientFine-Tuning,PEFT
流雨声·2024-02-02 10:42

2024-01-06-AI 大模型全栈工程师 - 机器学习基础

a.什么是模型训练（Training）b.什么是模型预训练（Pre-Training）c.微调（Fine-Tuning）d.轻量化微调（ParameterEfficientFine-Tuning,PEFT
流雨声·2024-02-02 07:06

【GitHub项目推荐--TTS】【转载】

少样本TTS：只需1分钟的训练数据，就可以微调模型，以提高语音相似度和真实感。跨语言支持：可以用与训练数据集不同的语言进行推理，目前支持英语、日语和中文。集成了一些
旅之灵夫·2024-02-02 06:10

【gRPC】Python建立服务端含接口映射

续之前《【gRPC】protoc文件转py文件》基于之前的目录结构，微调下：|-example#新增|-service|-api|-User.py|-configs.py|-example_proto|
陀螺蚁·2024-02-02 06:07

为什么RAG是件大事【检索增强生成】

一项关键技术是检索增强生成（RAG），它可以使LLM个性化，而无需昂贵的训练过程（“微调”）。
新缸中之脑·2024-02-02 06:04

选择GPT-3.5、还是微调Llama 2等开源模型？综合比较后答案有了

众所周知，对GPT-3.5进行微调是非常昂贵的。本文通过实验来验证手动微调模型是否可以接近GPT-3.5的性能，而成本只是GPT-3.5的一小部分。有趣的是，本文确实做到了。
程序员的店小二·2024-02-02 06:33

第2章 大模型的基础知识2.2 大模型的关键技术2.2.2 预训练与微调

v=bZQun8Y4L2A&t=339s1.背景介绍在本章节中，我们将深入探讨大模型中的关键技术之一：预训练与微调(Pre-trainingandFine-tuning)。
OpenChat·2024-02-02 05:09

【EVP】Explicit Visual Prompting for Low-Level Structure Segmentations

3.1整体结构3.2高频分量计算3.3显示视觉提示EVP4.实验4.1四种任务结果对比4.2不同可训练参数量结果对比4.3四种任务可视化结果4.4消融实验4.5参数选择对比结果4.6在四个不同任务上与其他微调方法对比
zy_destiny·2024-02-01 22:40

【八大排序】直接插入排序 | 希尔排序 + 图文详解！！

文章目录一、排序的概念二、直接插入排序2.1基本思想2.2适用说明2.3过程图示2.4代码实现2.5直接插入排序特性总结三、希尔排序（缩小增量排序）3.1算法步骤3.2代码实现3.3希尔排序的特性总结一
江池俊·2024-02-01 21:27

希尔排序

希尔排序，也称递减增量排序算法，是插入排序的一种更高效的改进版本。但希尔排序是非稳定排序算法。
7i昂·2024-02-01 20:51

ChatGLM3-6B模型介绍及微调

文章目录ChatGLM3-6B的强大特性更强大的基础模型更完整的功能支持更全面的开源序列ChatGLM3-6B的部署basic版部署集成版部署ChatGLM3-6B-base微调ChatGLM3-6B-chat
dzysunshine·2024-02-01 20:24

ChatGLM-6B：自定义数据集和模型微调！

Datawhale干货开源：ChatGLM，编辑：Coggle数据科学ChatGLM-6B介绍ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型，基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数。具体代码和权重可以从获取：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/https://huggingface.co/THUDM/chat
Datawhale·2024-02-01 20:52

ChatGLM-6B在法律数据集上微调

目录数据集训练和推理依赖训练推理数据集数据集：lawzhidao_filter.csv（工作台-Heywhale.com）处理：1）筛选'is_best'=1的行，删除'reply'为空的行，在'title'和'question'中选择描述长的列，最后csv文件只包含两列数据['title','reply']。2）转为json格式（和ChatGLM-6B中ptuning提供的AdvertiseGe
Luzichang·2024-02-01 20:50

手把手教你安装Jupyter Notebook(保姆级教程)

JupyterNotebook提供了一个交互式的界面，使用户能够以增量
Python栈机·2024-02-01 19:05

前端CSS的相对定位、绝对定位、固定定位

相对定位position:relative相对定位，就是微调元素位置的。元素相对自己原来的位置，进行位置的微调。也就是说，如果一个盒子想进行位置调整，那么就要使用相对定位了。
王裕杰·2024-02-01 18:33

最强解套攻略+直击灵魂的思考

盘面分析一句话：微调，走势不变，包括美股，今夜大概率还会涨，明天的A股好好表现！（篇幅原因，不看板块，主要是没时间写，哈哈）最强解套攻略首先，为什么我说的是解套而不是盈利呢？
韶华解忧鋪·2024-02-01 18:23

增量式PID vs 位置式PID: 选择最佳的PID控制策略

增量式PID和位置式PID是两种常见的PID控制器实现方法，它们之间的区别主要在于反馈信号的处理方式和输出计算方式。
小白学习嵌入式·2024-02-01 17:00

位置式PID算法和增量式PID算法的差异

位置式PID算法和增量式PID算法的差异==============以下内容来自位置式PID算法和增量式PID算法的差异-电子发烧友网(elecfans.com)==============1、前言控制系统通常根据有没有反馈会分为开环系统和闭环系统
yishuihan-Oliver·2024-02-01 17:11

位置式PID与增量式PID区别浅析

位置式PID与增量式PID区别浅析==========以下内容来自位置式PID与增量式PID区别浅析_增量式和位置式pid的优缺点-CSDN博客==========No.1PID控制算法什么是PIDPID
yishuihan-Oliver·2024-02-01 17:40

Canal快速入门

什么是Canal阿里巴巴B2B公司，因为业务的特性，卖家主要集中在国内，买家主要集中在国外，所以衍生出了同步杭州和美国异地机房的需求，从2010年开始，阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析，获取增量变更进行同步
渣渣苏·2024-02-01 14:39

Amazon Bedrock 的微调和持续预训练功能允许用户使用私有数据定制模型

通过微调，您可以通过私有的特定任务标注训练数据集来提高模型的准确性，进一步使基础模型（FM）专业化。借助持续预训练，您可以在安全的托管环境中使用私有未经标注的数据和客户管
亚马逊云开发者·2024-02-01 13:58

备份与还原esxi虚拟机

esxi主机上的虚拟机、备份存储1、VDR创建备份的时候，不会影响虚拟机的正常运行，实时联机备份2、会管理现有备份，备份过时的数据进行删除3、支持去重复功能来删除冗余数据，节约磁盘空间，备份速度提高，相当于增量备份
weixin_33863087·2024-02-01 12:13

Transformer 自然语言处理（三）

NaturalLanguageProcessingwithTransformers译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第八章：使transformers在生产中更高效在之前的章节中，您已经看到了transformers如何被微调以在各种任务上产生出色的结果
绝不原创的飞龙·2024-02-01 12:59

大模型增强大模型：通过融合扩展能力（Google DeepMind2024）

微调为什么不可行，组合为什么可行？答：因为训练大型模型在计算上是昂贵的，尤其是增强模型本身可能是在大规模数据集上训练的LLM。此外，由于隐私和组织边界的原因，处理来自多个
Ly大可爱·2024-02-01 11:53

对齐大型语言模型与人类偏好：通过表示工程实现

为了解决RL方法带来的上述挑战，提出了几种计算上轻量级的替代方案，在这些替代方案中，两个突出的范例包括对比学习和Hindsight指令重新标记（HIR），然而，无奖励微调容易受到训练集中包含的偏好注释响应对的嘈杂数据或不正确标签的影响
Ly大可爱·2024-02-01 11:53

YAYI-UIE: 一个用于通用信息提取的聊天增强的指令微调框架

3、主要方法：两步指令微调：第一步：在构建的对话语料库上对基础LLM进行微调，以获得可以聊天的LLM：Ddialogue=instruct
Ly大可爱·2024-02-01 11:53

Java希尔排序

希尔排序是一种改进的插入排序算法，也称为缩小增量排序。
海边的漫彻斯特·2024-02-01 10:01

【万字长文】带你搞懂Redis中的所有知识点

（集合）zset（有序集合）持久化RDB（RedisDataBase）AOF（AppendOnlyFile）过期策略设置过期时间3种过期策略内存淘汰策略8种淘汰策略置换策略集群主从模式哨兵模式全量复制增量复制
1_5_2_·2024-02-01 09:16

canal-python【搬运】

//github.com/haozi3156666/canal-python一.canal-python简介canal-python是阿里巴巴开源项目Canal是阿里巴巴mysql数据库binlog的增量订阅
:）คิดถึง·2024-02-01 09:35

企业级大模型的护城河：RAG + 微调

围绕LLM的炒作是前所未有的，但这是有道理的，生成式AI有潜力改变我们所知道的社会。在很多方面，LLM将使数据工程师变得更有价值——这令人兴奋！不过，向老板展示数据发现工具或文本到SQL生成器的炫酷演示是一回事，而将其与公司的专有数据（甚至更重要的客户数据）一起使用则是另一回事。很多时候，公司急于构建人工智能应用程序，却对其实验的财务和组织影响缺乏远见。这不是他们的错——高管和董事会应该为围绕这项
新缸中之脑·2024-02-01 09:18
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