我有一个非常重量级的场景，需要大约5秒才能加载。我希望在等待加载时出现一些带有微调器的加载屏幕-什么是优雅的解决方案？我应该制作中间场景并在场景加载时在其上显示微调器吗？我可以在后台线程中分配和初始化场景吗？这是我现在的做法:MyScene*newScene=[[MyScenealloc]initWithSize:self.size];SKTransition*transition=[SKTransitionflipHorizontalWithDuration:1.0];[self.viewpresentScene:newScenetransition:transition];但只要我
我的目标是在.sks文件中设置我的所有平台，以便更轻松地设计我的关卡。这是在didMove之前在gamescene.swift的顶部声明的:privatevarJumpThroughPlatformObject=SKSpriteNode()这是在DidMove中:ifletJumpThroughPlatformObjectNode=self.childNode(withName:"//jumpThroughPlatform1")as?SKSpriteNode{JumpThroughPlatformObject=JumpThroughPlatformObjectNode}我引用平台以从.
正如标题所说，这里有一些代码:-(void)refreshMap{NSLog(@"refreshing");[[UIApplicationsharedApplication]setNetworkActivityIndicatorVisible:YES];lat=[[NSNumbernumberWithDouble:myUserLocation.coordinate.latitude]stringValue];lon=[[NSNumbernumberWithDouble:myUserLocation.coordinate.longitude]stringValue];NSString*u
论文PDF地址：https://arxiv.org/pdf/2110.07602.pdf转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/P-Tuningv2摘录自第三部分桔色块指代可训练的promptembedding；蓝色块是由固定(冻结)的预训练语言模型存储或计算的embedding。DeepPromptTuningcontinuousprompts(连续提示)仅仅能够插入到inputembedding序列层。如此，有两个问题：首先由于序列长度的约束限制，可调参数的数量有限。其次，输入的embedding对模型预测有间接的影响。为了解决这些问题
论文PDF地址：https://arxiv.org/pdf/2110.07602.pdf转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/P-Tuningv2摘录自第三部分桔色块指代可训练的promptembedding；蓝色块是由固定(冻结)的预训练语言模型存储或计算的embedding。DeepPromptTuningcontinuousprompts(连续提示)仅仅能够插入到inputembedding序列层。如此，有两个问题：首先由于序列长度的约束限制，可调参数的数量有限。其次，输入的embedding对模型预测有间接的影响。为了解决这些问题
基于ChatGLM-6B第一版，要注意还有ChatGLM2-6B以及ChatGLM3-6B转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/ChatGLMPreTrainedModel官方的描述是处理权重初始化的抽象类，以及下载和加载预训练模型的接口。掩码如下是GLM模型的掩码结构，在此抽象类中，由get_masks函数处理#转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/defget_masks(input_ids,device):batch_size,seq_length=input_ids.shap
基于ChatGLM-6B第一版，要注意还有ChatGLM2-6B以及ChatGLM3-6B转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/ChatGLMPreTrainedModel官方的描述是处理权重初始化的抽象类，以及下载和加载预训练模型的接口。掩码如下是GLM模型的掩码结构，在此抽象类中，由get_masks函数处理#转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/defget_masks(input_ids,device):batch_size,seq_length=input_ids.shap
引言人工智能技术的发展日新月异，其中大模型的发展尤其迅速，已然是AI时代最炙手可热的当红炸子鸡。然而，大模型赛道对于小白开发者来说还是有不小的门槛。面对内容质量参差不齐的课程和实际操作中遇到的问题，许多开发者往往感到迷茫，不知道如何入手。大模型的训练和部署需要强大的计算资源，普通开发者难以承受。大模型开发对计算机新手的技术水平要求较高，是具有挑战性的任务。大模型应用场景需要定制化训练，许多开发者缺乏相关行业知识和经验。......为了推动大模型在更多行业落地开花，让开发者们更高效的学习大模型的开发与应用，上海人工智能实验室重磅推出书生·浦语大模型实战营，为广大开发者搭建大模型学习和实践开发的平
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。 本文主要介绍了ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'transformers_modules.chatglm-6b_v1’的解决方案，希望能对使用huggingfacetransformers的同学们有所帮助。文章目录1.问题描述2.解决方案1.问题描述 今天下载了ChatGLM-6Bv1.1版本的checkpoint
LLM（大语言模型）微调一直都是老大难问题，不仅因为微调需要大量的计算资源，而且微调的方法也很多，要去尝试每种方法的效果，需要安装大量的第三方库和依赖，甚至要接入一些框架，可能在还没开始微调就已经因为环境配置而放弃了。今天我们来介绍一个可以帮助大家快速进行LLM微调的工具——LLaMAFactory，它可以帮助大家快速进行LLM微调，而且还可以在微调过程中进行可视化，非常方便。什么是LLM微调LLM微调，也叫做Fine-tuning，是深度学习领域中常见的一种技术，用于将预先训练好的模型适配到特定的任务或数据集上。这个过程包括几个主要步骤：基础模型选择：选择一个通用文本数据的基础语言模型，使其
