几个月前，Colossal-AI团队仅利用8.5Btoken数据、15小时、数千元的训练成本，成功构建了性能卓越的中文LLaMA-27B版本模型，在多个评测榜单性能优越。在原有训练方案的基础上，Colossal-AI团队再次迭代，并通过构建更为细致完善的数据体系，利用25Btoken的数据，打造了效果更佳的13B模型，并开源相关权重。开源代码与权重：https://github.com/hpcaitech/ColossalAI性能表现注：基于ColossalEval评分，括号中分数来源于对应模型官方发布的榜单分数，C-Eval分数来源于官网Leaderboard。在英文MMLU榜单中，Colo
转载说明：如果您喜欢这篇文章并打算转载它，请私信作者取得授权。感谢您喜爱本文，请文明转载，谢谢。前文链接：开源可观测性平台Signoz系列（一）【开篇】开源可观测性平台Signoz（二）【日志采集篇】在前文中，分享了signoz的安装、基础配置、日志采集，本文则分享signoz中如何添加主机监控。1.主机监控接入对主机的监控，也同docker日志收集一样，signoz所在主机会默认收集自身的主机监控指标，非signoz主机需要接入主机监控指标，就需要通过otel-collector客户端收集和上传指标。1.1修改配置文件1）在开源可观测性平台Signoz（二）【日志采集篇】收集日志的配置文件o
文章目录1、简介2、下载编译3、代码测试3.1C++3.2pyassimp（Python）结语1、简介https://github.com/assimp/assimpOpenAssetImportLibrary是一个库，用于将各种3D文件格式加载为共享的内存格式。它支持40多种用于导入的文件格式和越来越多的用于导出的文件格式选择。一个非常流行的模型导入库是Assimp，它是OpenAssetImportLibrary（开放的资产导入库）的缩写。Assimp能够导入很多种不同的模型文件格式（并也能够导出部分的格式），它会将所有的模型数据加载至Assimp的通用数据结构中。当Assimp加载完模型
一周前，RVC变声器创始人（GitHub昵称：RVC-Boss）发布了一款新项目，名为GPT-SoVITS。这个项目一上线就受到了互联网大佬和博主的好评推荐，仅仅在不到一周的时间里，就已经在GitHub上积累了4.1kStar。据说，该项目是RVC-Boss与Rcell（AI音色转换技术Sovits的开发者）共同研究，历时半年，期间克服了许多困难，最终推出了这款全新的低成本易用的音色克隆工具。接下来，让我们一起来看看这款新型音色克隆工具RVC-Boss有何特别之处吧！项目介绍GPT-SoVITS是一款强大的支持少量语音转换、文本到语音的音色克隆模型。支持中文、英文、日文的语音推理。据开发者及各
今天为大家推荐一个相当牛逼的AI开源项目，当前Star3.4k，但是大胆预判，这个项目肯定要火，未来Star数应该可以到 10k甚至20k！着急的，可以到GitHub直接去看源码传送门：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub啥也不说，带着大家看一些项目Readme截图1. 先看简介首先，“无需深度学习背景、无需数据与训练过程”，“共享人工智能时代红利”以及“全部模型开源下载，离线可运行”我只能说，这个repo，绝对是伸手党福音!继续看特性部分:涵盖的模型数量，CV、NLP、Audio、Video四大品类全覆盖，覆盖足够丰富。使用方法：一键预测、一键服
最近看了下自己去年初开源的测试平台，star一起算的话也到1.7k了：做开源的初心一方面是想把自己的理解和思想展示出来，另一方面是想进一步打造个人IP，提升影响力（其实这个想法很早之前就有了，计划过无数次但都没实际行动）刚好那段时间没多少事情，马上又要过年放假了，就下定决心去做了这个事情，也确实坚持做下去了，陆续搞了4个月，记得最晚凌晨2点过都还在提交代码，终于在2023年3月7号正式发布了，名为Lim测试平台：为什么叫Lim呢？Lim是LessisMore(少即是多)的缩写，正如它的名字我们希望在开展接口测试时能够“四两拨千斤”！让用户操作更少但开展建设的效率更高。因此我们做了许多交互细节上
今天我们向您介绍一个很棒的工具，它将帮助您很好地管理IP地址。TeemIp是一款开源Web2.0应用程序，可在各种规模的IT部门内实现专业的IP管理活动。该应用程序提供良好且简单的用户界面，允许网络管理员管理其IPv4和IPv6计划、子网空间和IP。TeemIp是作为iTop开源ITSM和CMDB软件的扩展而开发的，因此受益于其所有特性和高级功能：适用于所有数据的CSV导入工具一致的审计以检查数据质量与外部工具同步您的数据所有数据的历史记录TeemIp应用程序依赖于Apache、MySQL和PHP，因此它可以在支持这些应用程序的任何操作系统上运行：它已经在Windows、LinuxDebian
体验地址，github地址和部署地址在文章底部AI代码翻译器的优势近年来，随着技术的快速进步，人工智能技术展现出了在各个领域发挥作用的巨大潜力。AI代码翻译器作为一项创新技术，为开发者带来了全新的可能性。这项技术运用人工智能，能够将一种编程语言的代码翻译成另一种，便利了跨语言开发。AI代码翻译器的应用使得开发者更轻松地理解和运用不同编程语言的代码，促进了跨平台和多语言开发的合作与交流。AI代码翻译器的开源库在GitHub上，mckaywrigley/ai-code-translator存储库引起了广泛关注。该存储库提供了详细的指南，指导开发者在本地运行代码翻译器，并提供了安装依赖项和运行应用程
chatgpt-plus:ChatGPT-PLUS基于AI大语言模型API实现的AI助手全套开源解决方案，自带运营管理后台，开箱即用。集成了OpenAI,Azure,ChatGLM,讯飞星火，文心一言等多个平台的大语言模型。采用Go+Vue3+element-plus实现。ChatGPT-PLUS基于AI大语言模型API实现的AI助手全套开源解决方案，自带运营管理后台，开箱即用。集成了OpenAI,Azure,ChatGLM,讯飞星火，文心一言等多个平台的大语言模型。集成了MidJourney和StableDiffusionAI绘画功能。主要有如下特性：完整的开源系统，前端应用和后台管理系统皆
引言二维码（QRCode）作为一种快速、高容量、高密度的矩阵条码，已经在各行各业得到广泛应用。ZXing（ZebraCrossing）是一款由Google开源的Java二维码生成和解析库，提供了丰富的功能和易于使用的API。本篇博文将研究如何使用ZXing开源库生成二维码。 GitHub地址，猛戳：https://github.com/zxing/zxing API文档，猛戳：Overview(ZXing3.5.2API) 介绍文档，猛戳：ZXing–About第一部分：引入ZXing库了解ZXingZXing是一个强大的二维码处理库，除了支持生成和解析二维码外，还能处理其他一维条码。
