Lora微调的概念： lora是Low-RankAdaptation的缩写，是微软的Hu等人于2021年挂在ArXiv上（后又发表在ICLR2022上）的一篇论文《LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels》中提出的，通俗来讲，是一种降低模型可训练参数，又尽量不损失模型表现的大模型微调方法。为什么时隔两年，lora又突然火了一把呢？这一切都要感谢ChatGPT。 这里就简单介绍这么多，LORA微调系列(一)：LORA和它的基本原理-知乎(zhihu.com)这篇文章讲解的非常详细，有兴趣的同学可以去看一看。随着大模型的爆
一般来说，安装sd的webui都是gitclonehttps://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui然后就会将这个webui组件下载下来。但是我下载后，并且将电脑中python的路径复制进去后，webui-user.bat打开没反应。然后我尝试直接从github的项目页上手动下载： 再配置一下python路径，就顺利打开了。希望对你有帮助
最近AI绘画很火，所以想在本地部署个环境体验一下。原本打算在Windows下安装，网上有很多教程，也有很多大佬做了整合包，可是我的Windows系统下的显卡驱动版本太低，也没法升级，只能装CUDA9，导致安装torch会出现问题。所以考虑在Ubuntu下安装，参考了几篇文章，所幸也安装成功了。这里记录一下安装过程，以供参考。我的机器配置： 1.安装cuda支持安装的cuda版本可以用nvidia-smi命令查看我的显卡驱动支持的cuda版本最高是11.4，可以在这里下载对应的cuda版本：CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper。我由于之前安装别的环境，已经装了cu
由于webui源码的变化，需要修改两个地方的import1.tagger/ui.py#第十行#fromwebuiimportwrap_gradio_gpu_call#原代码frommodules.call_queueimportwrap_gradio_gpu_call2.preload.py#第4行开始#frommodules.sharedimportmodels_path#原代码frommodulesimportpaths#default_ddp_path=Path(models_path,'deepdanbooru')#原代码default_ddp_path=Path(paths.mode
fromtransformersimportAutoModel,AutoTokenizerimportgradioasgrimportmdtex2htmltokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b",trust_remote_code=True)model=AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b",trust_remote_code=True).cuda()model=model.eval()"""OverrideChatbot.postprocess"""defpost
简介网上冲浪时发现的这两个国产模型，重点是对硬件的要求并不高，有2GB内存就可以跑，觉得有趣就弄来玩了下。https://github.com/Jittor/JittorLLMshttps://github.com/THUDM/ChatGLM-6B简单介绍下用到的仓库ChatGLM-6BChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。ChatGLM-6B使用了和ChatGPT相似的技术，针对中文问答和对话进行了
安装方式方式一（使用git克隆）：此方法需要你的电脑上安装了git，如果没有安装，可参考 git官方文档 进行安装。打开终端，进入到你的 stable-diffusion-webui 目录下。 使用git克隆 sd-webui-prompt-all-in-one 到 stable-diffusion-webui\extensions 目录下。gitclone"https://github.com/Physton/sd-webui-prompt-all-in-one.git"extensions/sd-webui-prompt-all-in-one如果你的终端没有访问Github的网络环境，可使
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'transformers_modules.chatglm2-6b’解决方案，希望能对使用chatglm2的同学们有所帮助。需要说明的是，本解决方案简单易用，不需要调整任
当我部署好环境后，准备大张旗鼓开搞时，进入项目地址运行pythonlaunch.py后发现下面连接着的报错是OSError:Can'tloadtokenizerfor'openai/clip-vit-large-patch14'.Ifyouweretryingtoloaditfrom'https://huggingface.co/models',makesureyoudon'thavealocaldirectorywiththesamename.Otherwise,makesure'openai/clip-vit-large-patch14'isthecorrectpathtoadirecto
如果你对这篇文章感兴趣，而且你想要了解更多关于AI领域的实战技巧，可以关注「技术狂潮AI」公众号。在这里，你可以看到最新最热的AIGC领域的干货文章和案例实战教程。一、前言自从去年GPT模型火爆以来，降低了很多个人和企业进入人工智能领域的门槛，对于大模型尤其是开源的大模型国内应该比较受关注和期待，毕竟高额的成本也能将不少人阻挡在门外，其次，大家都希望在产品中集成LLM的能力，结合业务来落地智能化应用，提升产品的竞争力，最直接的应用就是构建知识库。下面汇总了一下之前介绍的有关构建知识库相关的文章和视频，包含了开源和闭源多种不同的解决方案，从使用情况来看，因为都是开源产品，所以在架构和功能完整性上
