从零开始大模型开发与微调：有趣的词嵌入作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来自然语言处理（NLP）领域近年来取得了飞速发展

使用书生万象InternVL大模型进行自定义视频数据集微调时没有petrel_client导致NoneType异常1、项目  7月4日下午，世界人工智能大会科学前沿论坛，代季峰老师代表InternVL研究团队发布了

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

用Unsloth微调LLaMA38B今年4月份，Meta公司发布了功能强大的大型语言模型（LLM）Llama-3，为从事各种NLP任务的开发人员提供了功能强大可以在普通机器上运行的开源LLM。

Android手机/WaydroidTermux的终端命令相同推荐文章《在自己笔记本上使用Llama-3生成PowerPoint—幻灯片自动化的第一步》权重1，本地类、ppt类《如何微调NLLB-200

扩大白而非消灭黑，家庭是个系统，微调自己，整个家庭系统就开始发

大模型相关目录大模型，包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容从0起步，扬帆起航。

大模型应用中什么是SFT（监督微调）？一、SFT的基本概念监督微调（SupervisedFine-Tuning,SFT）是对已经预训练的模型进行特定任务的训练，以提高其在该任务上的表现。

Spinbox控件可以看作是Entry控件的升级版，#它不仅允许用户直接在文本框中输入内容，还提供了一个微调选择器，即上下按钮调节器#，允许用户通过点击按钮来选择一个范围内的值importtkinterastk

我们为HTML理解模型（经过微调

SWIFT环境配置及大模型微调实践SWIFT环境配置基础配置增量配置SWIFTQwen_audio_chat大模型微调实践问题1:问题2:问题定位解决方法手动安装pytorchSWIFT介绍参考：这里SWIFT

部署指南vllm非官方介绍资料项目地址：https://github.com/modelscope/swift任何有疑惑的地方，参考项目首页readme寻求答案SWIFT功能介绍SWIFT（可扩展的轻量级微调基础设施

事实证明安装之后对于推理速度的提升也很小（5%），网上说对于微调训练的速度提升比较大，因为是在内网环境下，安装还费了一番周折。

感恩周末了可以稍微调整一下作息时间。早上可以懒懒的躺在床上。感恩柔软的床。感恩我们这些劳动者有休息的周末时光。感恩母亲为我们做好的早餐，泡好的茶。感我吃到的所有食物。

微调的分类对大模型进行二次训练的操作我们通常称为微调（Fine-T

在图标的亮度，颜色设置方面需要进行微调。

PEFT是一种参数高效的微调技术，由Huggingface发布。这种方法的核心思想是仅微调少量（额外）模型参数，同时冻结预训练LLM的大部分参数。这样做的好处是大大降低了

但1920放到更高分辨率会出现图片模糊现象、原因就是图片1像素低，可以使用2倍图2、关于开发：大屏使用场景一般是全屏显示，如果在非全屏场景，比例就会与设计稿不同，可以监听全屏和非全屏，使用两套样式进行微调

然后执行yumupdate先去更新一下系统,可以省掉很多麻烦20240219_150031这里我们使用centos系统吧,使用习惯了.ChatGlm首先需要一台个人计算机,或者服务器,要的算力,训练最多,微调次之

、生成式AI与法律的跨学科研究3.1确定和定义跨学科术语3.2构建有价值的隐喻3.3理解不断发展的商业模式四、生成式AI的独特性4.1从执行狭义任务到处理开放式任务的转变4.2训练流程的发展：预训练和微调

1.0.0devc++跑酷小游戏1.2.5devc++跑酷游戏1.2.6devc++跑酷游戏2.0.0devc++跑酷游戏2.0.1devc++跑酷游戏2.4.0【更新内容每日废话】关卡数量没变，每个都微调了一下

前提假设我想构建一个文本数据集，然后我可以用它来微调LLM.为了做到这一点，我们首先需要组装各种文档（由于它们的来源，这些文档可能采用不同的形式）并从中提取文本。

干货预警：这可能是你能够找到的最容易懂的，最完整的，适用于各种NLP任务的开源LLM的finetune教程~ChatGLM2-6b是清华开源的小尺寸LLM，只需要一块普通的显卡(32G较稳妥)即可推理和微调

原文:PEFT文档指南-第一章：开始使用https://huggingface.co/docs/peft/indexPEFTPEFT（参数高效微调）是一个库，用于有效地将预训练的语言模型（PLMs）适应各种下游应用

定位1、static定位无定位2、fixed定位相对于窗口得定位3、relative定位相对于自己得正常位置，可以使用leftrighttopbottom进行元素得微调4、absolute定位绝对定位的元素的位置相对于最近的已定位父元素

对特定领域数据集进行预训练和微调等方法使LLMs能够推理并生成特定领域语言。然而，使用这些LLM作为知识库仍然容易产生幻觉。

为什么要做模型微调模型微调可以在现有模型的基础上，让AI懂得如何更精确生成/生成特定的风格、概念、角色、姿势、对象。StableDiffusion模型的微调方法通常依赖于您要微调的具体任务和数据。

已经进入大模微调的时代，但是学习pytorch，对后续学习rasa框架有一定帮助吧。

摘要本文提出了一个半监督学习框架，包括三个步骤：无监督或自监督的预训练；有监督微调；使用未标记数据进行蒸馏。

UniversalPromptOptimizerforSafeText-to-ImageGeneration公和众和号：EDPJ（进Q交流群：922230617或加VX：CV_EDPJ进V交流群）目录0.摘要2.相关工作3.提议的框架4.实验0.摘要文本-图像（Text-to-Image，T2I）模型在基于文本提示生成图像方面表现出色。然而，这些模型对于不安全的输入以生成不安全的内容，如性、骚扰和

它的微调模型则在超过100万个人工标注数据下完成。这篇博客包含了所有的相关资源，以帮助您快速入

特别说明：文章内容转自阿松上师微信号的每日开示，仅作尽少部分排版、错字、标点、配图等微调处理。

本来想获得日更365天徽章以后，就不用每日去写心愿，稍微调整一下方向，写一些有的放矢的内容，不是每日碎碎念。从开始的每日苦思冥想，到现在每日随手写一篇文章，难度已经不大。但是觉得想写深度好像

这里没图，去B站看看整体思路：Python-》R-》Apsimx0、准备工作0.0电脑环境我用的Win10啦，Linux、Mac可能得自己再去微调一下。

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对于希望根据对特定场景的了解来微调资源消耗的用户，Flink提供了细粒度的资源管理。本页介绍细粒度资源管理的用法、适用场景及其工作原理。

摘要以往的预训练语言表示应用于下游任务时的策略有基于特征和微调两种。

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这时就需要我们进行手动的微调。微调可以根据相对较小的图像集向模型教授新的、独特的主题。我们今天使用DreamBooth在不影响模型原始功能的情况下实现微调过程。

在机器学习和深度学习中，"pre-training"（预训练）和"fine-tuning"（微调）是两个常见且重要的概念，它们通常在迁移学习场景中使用，以提高模型在特定任务上的性能。

基于InternLM和LangChain搭建你的知识库大模型开发范式Finetune在大型语言模型中，Finetune（微调）是一种技术，用于调整预训练的模型以提高其在特定任务或数据集上的表现。

大语言模型微调指令微调的流程LoRA(旁路分支微调)Xtuner微调框架微调训练作业微调作业需要多训练几个epoch，这里训练了16个epoch

GPT运用单向自回归方法生成文本，先预训练大量无标签文本，再在特定任务上进行微调。GPT在多种NLP任务上取得了显著进步。GPT-2：2019年，OpenAI推出了GPT的升级版，拥有更多参数[15亿

1.前缀微调（Prefix-Tuning）前缀微调是一种针对预训练模型的微调方法，通过在模型输入前添加特定任务相关的连续前缀表示，从而引导模型生成适应特定任务的输出。

阅读该博客，您将系统地掌握如下知识点：什么是预训练语言模型？什么是prompt？为什么要引入prompt？相比传统fine-tuning有什么优势？自20年底开始，prompt的发展历程，哪些经典的代表方法？面向不同种类NLP任务，prompt如何选择和设计？面向超大规模模型，如何借助prompt进行参数有效性训练？面向GPT3，什么是In-ContextLearning？什么是Chain-Of-

基于PAI-EAS对Stablediffusion进行微调|阿里云前提条件已开通EAS并创建默认工作空间部署Kohya服务PAI-EAS控制台>部署服务>新建服务>服务名称自定义>部署方式：镜像部署AI-Web

stablediffusion模型微调实战embeddings准备训练集网络找图片，10~20张，jpg、png、webp等都可以，放到一个文件夹中文件夹的命名为：repeat_文件名其中：repaeat

从L先生说看到「知识卡片」的模板和范例，可执行，可实践，不求一劳永逸，在实践中不断微调。文中以图片形式展现，这里重新手写一次以加强理解。【主题】这条笔记是关

position:fixed;left:100px;top:150px;};不会随着页面的滚动，而变化位置相对定位（position:relative);相对于自己的位置发生移动；相对于原位置发生偏移适合微调

模型微调是指在一个已经训练好的模型的基础上，针对特定任务或者特定数据集进行再次训练以提高性能的过程。微调可以在使其适应特定任务时产生显着的结果。