blender模型

ChatGLM-6B-Int本地CPU部署

1.环境说明开源地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B目的：为了本地部署LLM模型，此次选用了ChatGLM-6B，但是由于设备的限制所以使用量化模型int4的版本也就是
松醪·2025-01-22 05:16

清华和哈工大把大模型量化做到了1比特，把世界顶尖多模态大模型开源大模型量化个人电脑运行！机器人领域首个开源视觉-语言操作大模型，激发开源VLMs更大潜能，视 Mamba速度提升2.8倍，内存能省87%

清华和哈工大把大模型量化做到了1比特，把世界顶尖多模态大模型开源大模型量化个人电脑运行！机器人领域首个开源视觉-语言操作大模型，激发开源VLMs更大潜能，视Mamba速度提升2.8倍，内存能省87%。
代码讲故事·2025-01-22 05:45

如何创建自定义聊天模型类

在当今的AI开发中，聊天模型成为了一个非常重要的领域。本文将介绍如何使用LangChain的抽象来创建一个自定义的聊天模型，旨在帮助你轻松地将自己的语言模型集成到现有的LangChain程序中。
srudfktuffk·2025-01-22 05:15

大模型的部署方法三：使用Xinference部署

Xinference是一个分布式推理框架，它支持一键部署各种模型，包括大型语言模型（LLMs）。
大模型微调部署·2025-01-22 05:15

Zerox：AI驱动的万能OCR工具，精准识别复杂布局并输出Markdown格式，支持PDF、DOCX、图片等多种文件格式

❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发非常感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的最新开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术，欢迎关注我哦！
蚝油菜花·2025-01-22 04:14

【机器学习】多模态AI——融合多种数据源的智能系统

多模态AI（MultimodalAI）通过结合多种数据源（如文本、图像、音频等）来提升模型的智能和表现，适用于多样化的应用场景，如自动驾驶、医疗诊断、跨语言翻译等。
2的n次方_·2025-01-22 04:09

2.6 聚焦：Word Embedding

与传统的基于词频的词袋模型（Bag-of-Words）相比，WordEmbedding能够捕捉到词语之间更深层的语义和上下文信息。1.词嵌入的定义与作用WordEmbeddin
少林码僧·2025-01-22 04:39

Python OpenAI 库开发指南：从入门到实战精通

它推出的GPT系列模型、DALL·E等创新技术，正在深刻改变各行各业。作为Python开发者，我们该如何快速上手并高效利用OpenAI的API，成为了提升个人竞争力的关键。
senger_lcc·2025-01-22 04:39

LLama 架构一览

LLama架构一览预训练Transformer架构RMSNorm归一化：为什么大模型llama选RMSNorm，而不是其他？
Debroon·2025-01-22 04:08

程序员如何培养技术领导力？

关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》，目前已完成所有内容。
借雨醉东风·2025-01-22 03:35

模型部署工具01：Docker || 用Docker打包模型 Build Once Run Anywhere

Docker是一个开源的容器化平台，可以让开发者和运维人员轻松构建、发布和运行应用程序。Docker的核心概念是通过容器技术隔离应用及其依赖项，使得软件在不同的环境中运行时具有一致性。无论是开发环境、测试环境，还是生产环境，Docker都能够提供高效、可靠的解决方案。在本教程中，我们将详细介绍Docker的核心概念、安装方法，以及如何使用Docker进行容器化操作。Docker是什么？为什么值得学
Tiandaren·2025-01-22 03:05

卷积调制空间自注意力SPATIALatt模型详解及代码复现

背景与意义SPATIALaTT模型的提出源于对自注意力机制和卷积神经网络（CNN）的深入研究。在计算机视觉领域，CNN长期占据主导地位，而自注意力机制的引入为视觉任务带来了新的思路。
清风AI·2025-01-22 03:32

2025 年成为 AI 独立开发者的 3 个步骤

2025年成为AI独立开发者的3个步骤每天拆解一个AI应用或模型功能选择一个热门的AI应用或开源模型（如ChatGPT、MidJourney、Whisper），深度体验其核心功能，分析背后的技术实现。
程序员陆通·2025-01-22 03:00

深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化

每一步的进展都为下一步的突破奠定了基础,最终孕育出了革命性的Transformer架构和GPT大模型。
网络安全研发随想·2025-01-22 02:55

C++: Dtrees:load(constg String& filepath, const String& nodeName)中nodeName参数含义

1.nodeName的作用当你保存模型时，整个决策树会被序列化到一个XML或YAML文件中。nodeName是加载时指定的一个逻辑路径，用于从文件中找到某个节点或子结构，而不是存储在文件中的字段。
湫兮之风·2025-01-22 02:25

1月更新 | 国内可用的 ChatGPT 中文版镜像网站攻略合集

一、ChatGPT镜像网站①ChatGPT中文版支持4o以及o1，支持MJ绘画②ChatGPT镜像网站支持通用全模型，支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③ChatGPT工具站收集各种可以用的ChatGPT
·2025-01-22 02:58

Transformer入门（1）transformer及其编码器-解码器

文章目录1.Transformer简介2.Transformer的编码器-解码器架构3.transformer的编码器1.Transformer简介Transformer模型是一种用于自然语言处理的机器学习模型
通信仿真实验室·2025-01-22 01:51

月之暗面今日发布k1.5多模态思考模型

月之暗面k1.5多模态思考模型的问世一、月之暗面k1.5多模态思考模型介绍2025年1月20日，月之暗面发布了k1.5多模态思考模型。
百态老人·2025-01-22 01:51

Grape-RAG

Grape-RAG传统RAG的局限性图的优点用知识图谱来呈现数据关系GraphRAG传统RAG的局限性经典的RAG架构以向量数据库（VectorDB）为核心来检索语义相似性上下文，让大语言模型（LLM）
disgare·2025-01-22 01:48

transformer模型代码

importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportmatplotlib.pyplotaspltimportmathdefmake_batch(sentences):input_batch=[[src_vocab[n]forninsentences[0].split()]]output_batch=[[
地瓜不是呱·2025-01-22 01:17

用Python实现概率语言模型（2-元语法模型）

首先构造一个语料库，由6句话组成，每句话3个字。corpus='她很香她很菜她很好他很菜他很好菜很好'.split()构造一个字典，存储一元的字数Count1={}遍历语料库，把每个字出现的次数存储在字典中。forsentenceincorpus:forwordinsentence:ifwordinCount1:Count1[word]+=1#如果word在字典中存在else:Count1[wor
peanutwang·2025-01-22 01:16

细嗦Transformer（三）：准备训练，讲解及代码实现优化器、学习率调整策略、正则化和KL散度损失

文章目录关注我：细嗦大模型批处理对象/BatchesandMasking训练循环主函数/TrainingLoop优化器/Optimizer学习率调整策略/Learningrateadjustmentstrategy
Ace_bb·2025-01-22 00:08

Transformer架构原理详解：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）

自2017年谷歌发布了基于Transformer的机器翻译模型BERT以来，Transformer及其变体在各种NLP任务上取得了突破性的成果，例如文本分类、问答系统、文本摘要
AI大模型应用之禅·2025-01-22 00:08

Kafka消息轨迹方案设计与实现

1、Kafka消息处理模型在设计追踪方案前，我们需要先理解Kafka的消息处理模型。一条消息
小马不敲代码·2025-01-22 00:06

Maxwell软件使用问题——旧版本打开新版本（The partner project name of the link cannot be empty）

问题：使用AnsysElectronics2019R1打开2022R1运行maxwell模型是出现了下面问题解决方法：参考链接：(https://bbs.simol.cn/thread-200781-1
加点油。。。。·2025-01-21 23:04

服务化架构 IM 系统之红包功能设计与实现

在前面的文章（见《基于需求分析模型来结构化剖析IM系统》）中，我们曾分析过，“红包”属于扩展功能需求，“消息”属于基础功能需求，红包功能的实现需要基于消息功能的实现。
棕生·2025-01-21 23:03

【人工智能 | 大数据】基于人工智能的大数据分析方法

以下是几种主要的基于AI的大数据分析方法：机器学习模型：通过训练算法让计算机从历史数据中学习并做出预测或分类。常见的机器学习技术包括监督学习（如回归分析、支持向量机）、非监督学
用心去追梦·2025-01-21 22:58

深度学习中超参数

超参数的选择会显著影响训练模型所需的时间，也会影响模型的性能。超参数是在训练开始之前设置的，而不是从数据中学习的参数。超参数是模型训练期间无法学习的参数，需要事先设置。
fengbingchun·2025-01-21 22:54

1月更新 ｜ 国内可用的 ChatGPT 镜像网站整理合集

一、ChatGPT镜像网站①ChatGPT中文版支持4o以及o1，支持MJ绘画②ChatGPT镜像网站支持通用全模型，支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③ChatGPT工具站收集各种可以的ChatGPT
·2025-01-21 22:21

1月更新 | 国内可用的 ChatGPT中文版镜像网站攻略整理

一、ChatGPT镜像网站①ChatGPT中文版支持4o以及o1，支持MJ绘画②ChatGPT镜像网站支持通用全模型，支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③ChatGPT工具站收集各种可以用的ChatGPT
·2025-01-21 22:21

12月更新｜国内可用的 ChatGPT中文版镜像网站合集~

一、ChatGPT镜像网站①ChatGPT中文版支持4o以及o1，支持MJ绘画②ChatGPT镜像网站支持通用全模型，支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③ChatGPT工具站收集各种可以的ChatGPT
·2025-01-21 22:51

深度学习学习笔记（第30周）

一、摘要本周报的目的在于汇报第30周的学习成果，本周主要聚焦于基于深度学习的图像分割领域的常用模型U-net。 U-net是最常用、最简单的一种分割模型，在2015年被提出。
qq_51339898·2025-01-21 21:18

【大模型】Spring AI对接ChatGpt使用详解

目录一、前言二、springai介绍2.1什么是SpringAI2.2SpringAI特点2.3SpringAI为开发带来的便利2.4SpringAI应用领域2.4.1聊天模型2.4.2文本到图像模型2.4.3
小码农叔叔·2025-01-21 21:16

高性能队列Disruptor的初体验

它利用环形缓冲区（RingBuffer）和无锁的生产者-消费者模型，大幅提升并发性能。
·2025-01-21 21:46

1月更新｜国内可用的 ChatGPT 中文版镜像网站合集~

一、ChatGPT镜像网站①ChatGPT中文版支持4o以及o1，支持MJ绘画②ChatGPT镜像网站支持通用全模型，支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③ChatGPT工具站收集各种可以的ChatGPT
·2025-01-21 21:15

ChatGPT 中文版：国内可用的 ChatGPT 镜像网站整理合集（1月更新）

一、ChatGPT镜像网站①ChatGPT中文版支持4o以及o1，支持MJ绘画②ChatGPT镜像网站支持通用全模型，支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③ChatGPT工具站收集各种可以的ChatGPT
·2025-01-21 21:44

Simulink开发项1000例实战专栏--实例69：使用Simulink搭建一个5G NR下行链路物理层功能的仿真模型

目录基于Simulink的5GNR下行链路物理层功能仿真项目实例1.项目背景2.系统架构2.15GNR下行链路物理层功能3.Simulink仿真模型搭建3.1创建新的Simulink模型3.2搭建波形生成模块
xiaoheshang_123·2025-01-21 21:16

rabbitmq+redis防止消息重复消费

ConfigurationpublicclassRabbitMQConfig{publicstaticfinalLoggerLOGGER=LoggerFactory.getLogger(RabbitMQConfig.class);//配置一个工作模型队列
march of Time·2025-01-21 20:41

深入解析如何进行TensorFlow框架下的算子开发与适配插件开发：基于昇腾AI的完整流程

深入解析如何进行TensorFlow框架下的算子开发与适配插件开发：基于昇腾AI的完整流程在人工智能领域中，算子（Operator）作为深度学习模型的基础执行单元，决定了整个模型的计算性能和结果准确性。
快撑死的鱼·2025-01-21 20:40

深入解析CANN算子开发：TBE与AI CPU算子类型及其开发方法全指南

深入解析CANN算子开发：TBE与AICPU算子类型及其开发方法全指南在现代AI计算领域中，高效的算子开发对于优化深度学习模型的推理与训练至关重要。
快撑死的鱼·2025-01-21 20:09

深度学习-90-大型语言模型LLM之基于LM Studio本地化部署运行自己的大模型

文章目录1LMStudio1.1LMStudio的优点1.2LMStudio的安装1.3配置国内下载模型2LMStudio的应用2.1查找/下载模型2.2模型名称的含义2.3查看已经下载的模型2.4使用聊天
皮皮冰燃·2025-01-21 20:38

Transformer 架构对比：Dense、MoE 与 Hybrid-MoE 的优劣分析

基础架构类型DenseTransformerMoE(MixtureofExperts)TransformerHybrid-MoETransformer2.Transformer按照编码方式分类单向自回归模型
m0_74823683·2025-01-21 20:08

Node.js超详细教程！

0.基础概念Node.js是一个基于ChromeV8引擎的JavaScript运行环境，使用了一个事件驱动、非阻塞式I/O模型，让JavaScript运行在服务端的开发平台。
刘大本尊·2025-01-21 20:07

【微服务】Spring AI 使用详解

目录一、前言二、SpringAI概述2.1什么是SpringAI2.2SpringAI特点2.3SpringAI带来的便利2.4SpringAI应用领域2.4.1聊天模型2.4.2文本到图像模型2.4.3
逆风飞翔的小叔·2025-01-21 20:05

Java面试题——面向对象和面向过程的区别

面向过程是具体化的，流程化的，解决一个问题，需要一步一步的分析，一步一步的实现面向过程是模型化的，只需要抽象出一个类，这是一个封闭的盒子，在这里拥有数据也拥有解决问题的方法
Find Our Way·2025-01-21 20:35

机器算法之逻辑回归(Logistic Regression)详解

逻辑回归并不是传统意义上的回归分析，而是一种用于处理二分类问题的线性模型。它通过计算样本属于某一类别的概率来进行分类，尽管名字中有“回归”二字，但它实际上是一种分类算法。
HappyAcmen·2025-01-21 20:32

解锁辅助驾驶新境界：基于昇腾 AI 异构计算架构 CANN 的应用探秘

博客主页：倔强的石头的CSDN主页Gitee主页：倔强的石头的gitee主页⏩文章专栏：《AI大模型》期待您的关注目录一、引言二、CANN是什么1.异构计算与人工智能的关系2.CANN的定义和作用3.CANN
倔强的石头_·2025-01-21 19:25

计算机网络基础知识点简记

OSI七层网络模型TCP/IP四层网络模型模型图解IP地址与子网划分基础概念IPV4与IPV6的区别子网划分的目的子网掩码的使用CIDR表示法路由器与交换机TCP与UDP协议HTTP与HTTPS协议DNS
UV Youth·2025-01-21 18:49

Python调用讯飞星火大模型v3.x api接口使用教程2.0（python sdk，支持图片理解）

前言本篇文章是针对星火大模型api接口使用的新篇章，本次主要是介绍对于pythonSDK使用，以及图片理解等新功能。相对于上篇博客中的使用方法，本次的教程相对来说更简单方便。话不多说，直接享用。
IT大头·2025-01-21 18:49

【人工智能】Python实战：构建高效的多任务学习模型

解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界多任务学习（Multi-taskLearning,MTL）作为机器学习领域中的一种重要方法，通过在单一模型中同时学习多个相关任务，不仅能够提高模型的泛化能力
蒙娜丽宁·2025-01-21 18:16
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