目录一、GoogleColab的基本介绍二、GoogleColab的使用 2.1利用Google浏览器搜索Googledrive 2.2注册一个Google账号，点击转至账号登录 2.3 进入Googledrive，点击转至Google云端硬盘2.4 创建一个新的GoogleColaboratory2.5 GoogleColaboratory基本操作方法。基本操作1：修改文件名、添加代码和文本块、连接到服务器基本操作2：点击修改，笔记本设置，便可以选择你想要使用的硬件，点击保存基本操作3：点击连接，重新连接colab基本操作4：Goolgecolab与Google硬盘连接-注意：你也可以利
待写LLaMA模型论文原文：https://arxiv.org/abs/2302.13971v1预训练数据模型架构模型就是用的transformer的decoder，所以在结构上它与GPT是非常类似的，只是有一些细节需要注意一下。1、RMSPre-Norm2、SwiGLU激活函数3、RoPE旋转位置编码Alpaca模型[StanfordCRFM] 中文聊天aipacaGitHub-ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca内容导引
目录前言一、LoRA是什么？二、使用方法1.存放LORA模型2.使用LORA模型3.查看结果总结前言（1）Sampler——采样方式，在StableDiffusionWebUI中的Samplingmethod中进行选择（2）Model——作者使用的大模型，在StableDiffusionWebUI中的StableDiffusioncheckpoint中进行选择（3）CFGscale——提示词相关性，在StableDiffusionWebUI中的CFGscale进行调整（4）Steps——采样迭代步数，在StableDiffusionWebUI中的Samplingsteps中进行调整（5）See
文章目录LLaMA大模型及其衍生模型1.LLaMA2.stanford_alpaca3.ChatDoctor4.alpaca-lora5.Chinese-LLaMA-Alpaca6.BELLE大模型综述ASurveyofLargeLanguageModels关键词：大模型，LLaMA，Alpaca，Lora，Belle，模型训练，模型微调，指令微调最近尝试在领域数据进行生成式大模型的再训练和微调，在调研和实验中整理了一些项目&论文的基本信息，后续会持续完善和补充。LLaMA大模型及其衍生模型1.LLaMA项目地址：https://github.com/facebookresearch/llam
ChatGLM-LLaMA-chinese-insturct前言一、实验记录1.1环境配置1.2代码理解1.2.1LoRA1.4实验结果二、总结前言介绍：探索中文instruct数据在ChatGLM,LLaMA等LLM上微调表现，结合PEFT等方法降低资源需求。Github:https://github.com/27182812/ChatGLM-LLaMA-chinese-insturct补充学习：https://kexue.fm/archives/9138一、实验记录1.1环境配置优雅下载huggingface模型和数据集condaupdate-nbase-cdefaultscondacur
秋葉aaaki的个人空间_哔哩哔哩_bilibilihttps://space.bilibili.com/12566101/?spm_id_from=333.999.0.0感谢秋葉aaaki大佬の免费开源目录1.获取资源整合包2.下载并配置webui启动器 3.启动器功能 4.一键启动，开始实战5.效果演示 露出鸡脚哩 幻想景色加上lora模型xiaorenshu 刘亦菲图生图+lora模型xiaorenshu lora模型墨心+疏可走马（强烈推荐！！！!！，既可写意也可写实，很棒的水墨风） 少女+lora模型xiaorenshu1.获取资源整合包1.资源整合包 百度网盘请输入提取码百度网盘为
关于本教程：ESP32基础篇 1.ESP32简介 2.ESP32Arduino集成开发环境3.VS代码和PlatformIO4.ESP32引脚5.ESP32输入输出6.ESP32脉宽调制7.ESP32模拟输入8.ESP32中断定时器9.ESP32深度睡眠ESP32协议篇1.ESP32网络服务器2.ESP32LoRa☑3.ESP32BLE4.ESP32BLE客户端-服务器5.ESP32蓝牙6.ESP32MQTT7
stablediffusionwebui地址https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui在项目readme里面找到InstallationandRunning，可以用colab在线使用，无需配置环境**（前提是可以连上Google）**点击ListofOnlineServices跳转到有多种不同人维护的colab在线仓库地址给到下面https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Online-Services这里我们选择第二个maintainedbycam
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深入理解LORA模型LORA模型是一种神经网络模型，它通过学习可以自动调整神经网络中各层之间的权重，以提高模型的性能。本文将深入探讨LORA模型的原理、应用场景、优缺点等方面。1.LORA模型的原理LORA模型的全称为LearnableRe-Weighting，即可学习的重加权模型。它主要是通过对神经网络中各层之间的权重进行学习，来提高模型的性能。具体来说，LORA模型通过学习到前一层和后一层之间的相关性，来自动调整当前层的权重，从而提高模型的性能。LORA模型的基本思想是，将神经网络中的每一层看做是一个可加权的特征提取器，每一层的权重决定了它对模型输出的影响。LORA模型通过对权重的调整，可
