LLMs：Chinese-LLaMA-Alpaca-2(基于deepspeed框架)的简介、安装、案例实战应用之详细攻略导读：2023年07月31日，哈工大讯飞联合实验室，发布Chinese-LLaMA-Alpaca-2，本项目基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开发，是中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目，开源了中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型。这些模型在原版Llama-2的基础上扩充并优化了中文词表，使用了大规模中文数据进行增量预训练，进一步提升了中文基础语义和指令理解能力，相比一代相关模型获得了显著性能提升。相关模型支持FlashAttenti
文章目录一、背景二、方法2.1基础内容2.2数据集2.3预训练方法2.4模型尺寸三、效果四、代码4.1推理论文：ChineseCLIP:ContrastiveVision-LanguagePretraininginChinese代码：https://github.com/OFA-Sys/Chinese-CLIP出处：阿里达摩院时间：2022.11贡献：提出了ChineseCLIP，是经过在大尺度中文图像-文本对儿的两阶段预训练一、背景CLIP的成功极大地促进了对比学习在视觉-语言模型预训练上的研究和应用不同于传统生成式预训练，CLIP是一种基于对比学习的模型，在从网络上收集的约4亿个image
文章目录前言最近在评论里发现好多小伙伴发现Pycharm中没有Chinese插件，以下给出解决方法。一、下载汉化包二、设置步骤1.点击进入插件页面2.选择下载文件总结前言最近在评论里发现好多小伙伴发现Pycharm中没有Chinese插件，以下给出解决方法。一、下载汉化包1.点击以下链接进入汉化包下载页面汉化包下载链接：https://plugins.jetbrains.com/plugin/13710-chinese-simplified-language-pack----/versionsps:注意下载的版本要符合自己的Pycharm版本，过高和过低的版本都会报错二、设置步骤1.点击进入插
TheChinesePathtoModernizationChina,withitsrichhistoryandancientcivilization,hasundergonearemarkabletransformationonthepathtomodernization.Overthepastfewdecades,Chinahasachievedimpressiveeconomicgrowth,socialdevelopment,andtechnologicaladvancements,makingitoneoftheworld'sleadingnations.Thisjourneyofm
IntroductionWeChathasrecentlyaddednewprovisionsinits"CodeofConductforOfficialAccountPlatforms",detailingthataccountsthatprovidesecondarytradingservicesofdigitalcollectibleswillbeterminated.Meanwhile,therecentblockingofNFTea,awell-knowndigitalcollectionplatform,appearstobethefirsttimethatWeChathassan
文章目录问题原因解决问题Plugin"Chinese(Simplified)LanguagePack/中文语言包"wasnotinstalled:Invalidfilenamereturnedbyaserver原因服务器与idea显示版本不一致解决进入官网Chinese(Simplified)LanguagePack/中文语言包-IntelliJIDEsPlugin|Marketplace(jetbrains.com)找到对应版本的汉化包，下载到电脑idea对应的plugins路径（如下，注意一定要下载到这个路径下才可以正常安装使用，下载到其他路径的话仍然会提示安装失败）下载完成后再次打开id
163种中草药(中药材)数据集说明(含下载地址)目录163种中草药(中药材)数据集说明(含下载地址)1.Chinese-Medicine-163数据集说明2.Chinese-Medicine-163数据集下载3.深度学习实现中草药(中药材)识别本文将分享一个大规模的中草药(中药材)图片数据集(Chinese-Medicine-163)，总数超过25万，数据种类丰富多样，包含常见的人参，甘草，陈皮，党参等163种中药材的图片。【尊重原创，转载请注明出处】https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129883396 1.Chinese-Med
Chinese-LLaMA-Alpaca模型搭建（四）1、简单介绍1.1原版LLaMA模型介绍1.2LoRA权重模型1.3完整版权重模型2、模型搭建2.1直接到huggingface下载转换后的LLaMAhf模型2.2下载原版LLaMA模型，并将原版LLaMA模型转换为HF格式（可跳过，2.1直接用就行）2.2.1源码地址2.2.2源码下载类2.2.3将原版LLaMA模型转换为HuggingFace格式2.3下载并合并LoRA权重，生成全量模型权重更多内容，请期待1、简单介绍中文羊驼模型只是一些LoRA权重模型文件，与原版LLaMA模型合并后就可以生成一个完整模型使用了，在这过程中可以不断训练
【AI实战】开源中文llama2来了，30分钟搭建130亿参数大模型Llama2-Chinese-13b-Chat简介环境配置环境搭建依赖安装代码及模型权重拉取拉取Llama2-Chinese拉取Llama2-Chinese-13b-Chat模型权重及代码终端测试页面测试安装gradio加载模型并启动服务国内Llama2最新下载地址参考简介Llama22023年7月19日：Meta发布开源可商用模型Llama2。Llama2是一个预训练和微调的生成文本模型的集合，其规模从70亿到700亿个参数不等。LLaMA2的详细介绍可以参考这篇文章：【大模型】更强的LLaMA2来了，开源可商用、与Chat
我正在尝试使用中国耳语算法进行人脸聚类。我已经使用dlib和python为每张脸提取特征并映射到128D向量，如Davisking在https://github.com/davisking/dlib/blob/master/examples/dnn_face_recognition_ex.cpp中所述。.然后我按照那里给出的说明构建了一个图表。我实现了Chinesewhispers算法并应用于此图。谁能告诉我我犯了什么错误？任何人都可以上传使用中国耳语算法进行人脸聚类的python代码吗？这是我的中文耳语代码:importnetworkxasnximportrandomfromrand
