1.为什么要对Yuan2.0做微调？ Yuan2.0（https://huggingface.co/IEITYuan）是浪潮信息发布的新一代基础语言大模型，该模型拥有优异的数学、代码能力。自发布以来，Yuan2.0已经受到了业界广泛的关注。当前Yuan2.0已经开源参数量分别是102B、51B和2B的3个基础模型，以供研发人员做进一步的开发。LLM（大语言模型）微调方案是解决通用大模型落地私有领域的一大利器。基于开源大模型的微调，不仅可以提升LLM对于指令的遵循能力，也能通过行业知识的引入，来提升LLM在专业领域的知识和能力。当前，学界和业界已经基于LLM开发及实践出了众多的微调方法，如指令
第一步，先写配置@ConfigurationpublicclassRabbitmqConfig{@Bean("batchQueueRabbitListenerContainerFactory")publicRabbitListenerContainerFactoryrabbitListenerContainerFactory(ConnectionFactoryconnectionFactory){SimpleRabbitListenerContainerFactoryfactory=newSimpleRabbitListenerContainerFactory();factory.setCon
我有许多“模型”对象，它们的属性被定义为“只读”并在各种组件之间共享。在某些情况下，我需要创建对象的本地可变副本(将它们用于本地可变状态)我宁愿不实现NSMutableCopy协议(protocol)，因为对象在创建后应该是不可变的。修改后的对象可以在复制+变异操作后“传递”。是否有建议的机制，或者我应该只实现一个接收“已更改”参数的构造函数？例如，将JSON解析为native类型的对象:@interfaceImmutableObject:NSObject//various"readonly"properties...-(instancetype)initWithJSON:(NSDic
今天写代码时刚写完数据库一个实体对应的方法，准备测试，如下图所示。 执行之后报错。于是查看报错原因，报错显示：org.springframework.beans.factory.NoSuchBeanDefinitionException。 去网上小查一番发现，大部分的方案是让你检查单词拼写。 如果注解（）内没有给实体类特殊命名，就是类名首字母小写。或者说没有写注解，或者没有在xml配置bean对象就会造成找不到对象的问题。于是乎查看了一下类，发现该类是写了注解，并且我在其他类中都能对其自动装载
原文：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/README_zh.md 👋加入我们的微信群。[ English |中文]LLaMABoard:通过一站式网页界面快速上手LLaMAFactory通过 🤗Spaces 或 ModelScope 预览LLaMABoard。使用 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0pythonsrc/train_web.py 启动LLaMABoard。（该模式目前仅支持单卡训练）下面是使用单张GPU在10分钟内更改对话式大型语言模型自我认知的示例。 tutorial.mp4 目录性能指标更新日志模型
1.api端口参数说明：src/api-h,--help 显示帮助信息并退出--model_name_or_pathMODEL_NAME_OR_PATH 模型权重的路径或标识符，来自huggingface.co/models或modelscope.cn/models。(默认:None)--adapter_name_or_pathADAPTER_NAME_OR_PATH 适配器权重的路径或标识符，来自huggingface.co/models。(默认:None)--cache_dirCACHE_DIR 存储从huggingfa
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
我正在努力将一个大型代码库从一个版本的API移植到另一个版本(特别是HadoopCDH3到HadoopCDH4)。在这些库的“升级”过程中，有人决定将一个常用的具体类(JobContext)更改为一个接口(interface)，并将其所有功能移至一个子类(JobContextImpl)中。通常这是一个相当直接的提议。但是，我们仍然需要保持对旧版本库的支持，从而支持类作为具体和接口(interface)。我们显然可以有2套不同的jar，我们可以根据我们使用的hadoop版本交换它们，但这会给我们带来很多不必要的麻烦。我想创建一个可以针对两个hadoop版本运行的版本。自然地，工厂模式会是
我在安装ClouderaManager(5.8.3版)时遇到了问题。我安装了cloudera-manager-agent-5.8.3-1.cm583.p0.8.el6.x86_64，cloudera-manager-server-5.8.3-1.cm583.p0.8.el6.x86_64,CentOS6.564位上的cloudera-manager-daemons-5.8.3-1.cm583.p0.8.el6.x86_64->使用$rpm-Uvh[包名]安装mysql并设置配置文件(/etc/cloudera-manager-server/db.properties)但是我联系了错误信
我是ApacheHive的新手。在处理外部表分区时，如果我直接向HDFS添加新分区，则在运行MSCKREPAIR表后不会添加新分区。以下是我试过的代码，--创建外部表hive>createexternaltablefactory(namestring,empidint,ageint)partitionedby(regionstring)>rowformatdelimitedfieldsterminatedby',';--详细的表格信息Location:hdfs://localhost.localdomain:8020/user/hive/warehouse/factoryTableTy
