解决方法升级依赖项版本org.yamlsnakeyaml2.0警告：提供可传递的易受攻击的依赖项maven:org.yaml:snakeyaml:1.33SpringBoot在3.2.0版本已经将问题修复，如果你的版本低于3.2.0，可以通过升级依赖项版本来解决依赖警告的问题。
使模型类gpt式交互：./main-m.\models\llama-2-7b-chat\ggml-model-q4_0.gguf-n256--repeat_penalty1.0--color-i-r"User:"-fprompts\chat-with-bob.txt或./main-m.\models\llama-2-7b\ggml-model-q4_0.gguf-n-1--color-r"User:"--in-prefix""-i-e-p"User:Hi\nAI:Hello.IamanAIchatbot.Wouldyouliketotalk?\nUser:Sure!\nAI:Whatwould
目录前言一、AnyVideoDownloaderPro安装二、使用配置三、视频下载总结前言AnyVideoDownloaderPro,也被称为HDVideoDownloaderPro，是一款Windows程序，可以方便地从数千个视频分享网站下载视频。该程序支持720p,1080p,2K,4K和8K分辨率，并允许在下载前选择视频质量。使用这个程序，下载视频将比一般方法快5倍。还包含有一个强大的内置转换器，可以转换视频下载后，并根据不同播放设备进行优化。一、AnyVideoDownloaderPro安装1、运行软件安装包，如下图所示。2、继续安装，如下图所示。3、安装路径选择，最后不要含有中文和特
一声炸雷深夜炸响，谷歌居然也开源LLM了？！这次，重磅开源的Gemma有2B和7B两种规模，并且采用了与Gemini相同的研究和技术构建。有了Gemini同源技术的加持，Gemma不仅在相同的规模下实现SOTA的性能。而且更令人印象深刻的是，还能在关键基准上越级碾压更大的模型，比如Llama213B。与此同时，谷歌还放出了16页的技术报告。技术报告地址：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemma/gemma-report.pdf谷歌表示，Gemma这个名字源自拉丁语「gemma」，也就是「宝石」的意思，似乎是在象征着它的珍贵性。历史上
文章目录数据模型准备基于网页的简单微调基于网页的简单评测基于网页的简单聊天基于网页的模型合并微调问题测试与解决问题测试模板修改强化训练持续训练单数据集训练微调总结LLaMA-Factory是一个非常好用的无代码微调框架，不管是在模型、微调方式还是参数设置上都提供了非常完备的支持，下面是对微调全过程的一个记录。数据模型准备微调时一般需要准备三个数据集：一个是自我认知数据集（让大模型知道自己是谁），一个是特定任务数据集（微调时需要完成的目标任务），一个是通用任务数据集（保持大模型的通用能力，防止变傻）。前两个一般要自己定义，最后一个用现成的就行。自定义数据集可采用alpaca和sharegpt格式
请阅读【嵌入式开发学习必备专栏之Cortex-Mx专栏】文章目录背景Cortex-M33与M4差异Cortex-M33Cortex-M4关系和差异举例说明背景在移植RT-Thread到瑞萨RA4M2（Cortex-M33）上时，遇到了hardfault问题，最后使用了Cortex-M4中的调度相关的函数后，OS可以正常调度了。所以这里做下M33与M4的关系梳理。ARMCortex-M33和Cortex-M4都是ARM公司设计的32位RISC微处理器核心，它们属于ARMCortex-M系列，专为微控制器和嵌入式系统设计。这两种核心都很受欢迎，并被广泛应用于各种低功耗和实时处理场景。尽管它们有许多
我想让编译器自动矢量化我的代码，但我似乎做不到。特别是我通过-ftree-vectorizer-verbose=6从中得到的消息打开的选项是125:未矢量化:不适合收集D.32476_34=*D.32475_33;。现在我的问题是这条消息的全部含义以及这些数字代表什么？下面，我创建了一个简单的测试示例，它会产生相同的消息，所以我认为这些问题是相关的。staticvoidnot_suitable_for_gather(unsignedchar*__restrict__pixels,int*__restrict__indices,intindices_num){for(inti=0;i此外
基于LLaMA-Factory，用4个V100的GPU，如下命令训练ChatGLM3：deepspeed--num_gpus4--master_port=9901src/train_bash.py\--deepspeedds_config.json\--stagesft\--model_name_or_pathmodels/chatglm3-6b\--do_train\--datasetaaa,bbb\--templatechatglm3\--finetuning_typelora\--lora_targetquery_key_value\--output_diroutput/aaabbbcc
RMSNormxb=RMSNorm(x)=x1n∑i=1n(xi2)+ϵxb=\text{RMSNorm}(x)=\frac{x}{\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i^2)+\epsilon}}xb=RMSNorm(x)=n1∑i=1n(xi2)+ϵxRoPE对q,k进行PE公式推导：先给q(位置m），k（位置n)添加绝对位置信息：f(q,m),f(k,n)相对位置信息：g(q,k,m-n)即要构造出=g(q,k,m-n)根据实部虚部推导就行，结果是f(q,m)=qeimθf(q,m)=qe^{im\theta}f(q,m)=qeimθ，即对q转m
大家好，像LLaMA2这样的新开源模型已经变得相当先进，并且可以免费使用。可以在商业上使用它们，也可以根据自己的数据进行微调，以开发专业版本。凭借其易用性，现在可以在自己的设备上本地运行它们。本文将介绍如何下载所需的文件和LLaMA2模型，以运行CLI程序并与AI助手进行交互。设置非常简单，即使是非技术用户或学生也可以按照这几个基本步骤进行操作。1.下载Llama.cpp用于GPU机器要在本地安装llama.cpp，最简单的方法是从llama.cppreleases中下载预编译的可执行文件。要在配备有NVIDIAGPU的Windows11上安装它，我们首先需要下载llama-master-eb
