1、挂载镜像文件,CentOS-7-x86_64-DVD-1804.iso，并且要处于连接状态#光盘挂载至/mntmount/dev/sr0/mnt#备份yum源文件cd/etc/yum.repos.d/mkdir-p./bakmvCentOS*./bak#编缉本地源vimlocal.repo[centos7]name=CentOS7baseurl=file:///mntenable=1gpgcheck=0 关闭防火墙并设置开机不启动firewall服务开启与关闭firewalld状态：#systemctlstatusfirewalld.service关闭firewalld：#systemct
问题背景安装虚拟机（以ubuntu为例）因为重启或更新等原因导致，无法通过ssh连接到虚拟机，本地cmd窗口ping虚拟机ip发现无法ping通启动本地虚拟机发现ens33位置没有显示ip地址可以看到这里并没有显示ip地址,也就没办法通过xshell进行连接了.解决办法1、开始框搜索计算机管理2、然后去计算器管理,服务里面可以看到，如下两个服务处于未启动状态3、选中DHCP和NAT这两个服务，右键，启动，启动成功后状态如下：4、然后reboot重启linux,然后ifconfig,可以看到inet了就是ip,xshell也可以正常连接了5、再次执行ifconfig,可以看到ip已能正常显示，s
1.摘要我们提出了一个多模态框架Video-LLaMA1，它使大型语言模型(LLM)能够理解视频中的视觉和听觉内容。视频-来自冻结的预训练视频和音频编码器和冻结的LLM的美洲驼引导跨模式训练。不像以前的工作，补充线性最小二乘法只处理视觉或听觉信号(朱等，2023；刘等，2023；Huangetal.，2023a)，Video-LLaMA通过解决两个挑战来实现视频理解:(1)捕捉视觉场景的时间变化，(2)整合视听信号。为了应对第一个挑战，我们提出了一个视频Q-former来将预训练的图像编码器组装到我们的视频编码器中，并引入视频到文本生成任务来学习视频语言的对应性。对于第二个挑战，我们利用Ima
llama.cpp是一个C++编写的轻量级开源类AIGC大模型框架，可以支持在消费级普通设备上本地部署运行大模型，以及作为依赖库集成的到应用程序中提供类GPT的功能。以下基于llama.cpp的源码利用C++api来开发实例demo演示加载本地模型文件并提供GPT文本生成。项目结构llamacpp_starter -llama.cpp-b1547 -src |-main.cpp -CMakeLists.txtCMakeLists.txtcmake_minimum_required(VERSION3.15)#thisonlyworksforunix,xapiansourcecodenotsupp
OpenAI公司基于GPT模型的ChatGPT风光无两，眼看它起朱楼，眼看它宴宾客，FaceBook终于坐不住了，发布了同样基于LLM的人工智能大语言模型LLaMA，号称包含70亿、130亿、330亿和650亿这4种参数规模的模型，参数是指神经网络中的权重和偏置等可调整的变量，用于训练和优化神经网络的性能，70亿意味着神经网络中有70亿个参数，由此类推。在一些大型神经网络中，每个参数需要使用32位或64位浮点数进行存储，这意味着每个参数需要占用4字节或8字节的存储空间。因此，对于包含70亿个参数的神经网络，其存储空间将分别为8GB或12GB。此外，神经网络的大小不仅取决于参数的数量，还取决于神
文章目录映射与集合（Map、Set）映射（Map）Map常用的方法不要使用map[key]访问属性对象作为Map的键Map的遍历与迭代默认的迭代方式forEach()从数组、对象创建Map从数组、Map创建对象集合（Set）集合迭代总结映射与集合（Map、Set）前文的学习过程中，我们已经了解了非常多的数据类型，包括基础类型、复杂的对象、顺序存储的数组等。为了更好的应对现实生产中的情况，我们还需要学习更多的数据类型：映射（Map）和集合（Set）。映射（Map）Map是一个键值对构成的集合，和对象非常相似，都是由一个名称对应一个值组成的。Map和对象区别在于，Map的键可以采用任何类型的数据，
文章目录1.使用百分号作为占位符2.使用花括号作为占位符3.扩展1.使用百分号作为占位符在前面对字符串进行格式化输出时，传递被格式化的字符串时都是单个的，如果想要对字典中Key对应的Value进行格式化输出，常规的方法如下：#定义一个字典infophone={'jiangxl':'15123654501','wangwu':'17800236587'}''' 希望字典中Key对应的Value
安装gitclonehttps://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.gitcondacreate-nllama_factorypython=3.10condaactivatellama_factorycdLLaMA-Factorypipinstall-rrequirements.txt之后运行单卡训练，CUDA_VISIBLE_DEVICES=0pythonsrc/train_web.py，按如下配置demo_tran.shCUDA_VISIBLE_DEVICES=0pythonsrc/train_bash.py\--stagesft\--model_name
一、配置环境1、打开colab，创建一个空白notebook，在[修改运行时环境]中选择15GB显存的T4GPU.2、pip安装依赖python包!pipinstalltransformers!pipinstallsentencepiece!pipinstalltorch!pipinstallaccelerate注意此时，安装完accelerate后需要重启notebook，不然报如下错误：ImportError:Usinglow_cpu_mem_usage=Trueoradevice_maprequiresAccelerate:pipinstallaccelerate注：参考文章内容[1]不
一、模型简介 原子大模型Atom由Llama中文社区和原子回声联合打造，在中文大模型评测榜单C-Eval中位居前十（8月21日评测提交时间）。 Atom系列模型包含Atom-7B和Atom-13B，基于Llama2做了中文能力的持续优化。Atom-7B和Atom-7B-Chat目前已完全开源，支持商用，可在HuggingFace仓库获取模型，详情见Atom-7B下载。Atom大模型针对中文做了以下优化：大规模的中文数据预训练原子大模型Atom在Llama2的基础上，采用大规模的中文数据进行持续预训练，包含百科、书籍、博客、新闻、公告、小说、金
