cpu没报错，换gpu就报错。以下是一些踩坑：坑1：要指定gpu，可以在importtorch之前指定gpu。model=LlamaForCausalLM.from_pretrained(model_path,trust_remote_code=True).to(device)报错: RuntimeError('Expectedalltensorstobeonthesamedevice,butfoundatleasttwodevices,cuda:6andcuda:0!(whencheckingargumentforargumentindexinmethodwrapper_CUDA__inde
我使用Zend\Form\Factory在zendframework2中创建表单$factory=newZend\Form\Factory();$factory->createForm(array('elements'=>array(array('spec'=>array('name'=>'name',),),),'input_filter'=>array('name'=>array('validators'=>array(//validatorsforfield"name"),'filters'=>array(//filtersforfield"name"),),),));您可以看到
开发者朋友们大家好：这里是「RTE开发者日报」，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享RTE（RealTimeEngagement）领域内「有话题的新闻」、「有态度的观点」、「有意思的数据」、「有思考的文章」、「有看点的会议」，但内容仅代表编辑的个人观点，欢迎大家留言、跟帖、讨论。本期编辑：@Asui，@CY01有话题的新闻1、零一万物回应「抄袭LLaMA」：尊重开源社区反馈，将更新代码HuggingFace开发者ehartford质疑李开复旗下AI企业零一万物开源大模型抄袭了Meta的LLaMA架构，只对两个张量名称进行修改。对此，零一万物表示：GPT是一个业内公认的成熟
1.项目地址GitHub-hiyouga/LLaMA-Factory:Easy-to-useLLMfine-tuningframework(LLaMA,BLOOM,Mistral,Baichuan,Qwen,ChatGLM)Easy-to-useLLMfine-tuningframework(LLaMA,BLOOM,Mistral,Baichuan,Qwen,ChatGLM)-GitHub-hiyouga/LLaMA-Factory:Easy-to-useLLMfine-tuningframework(LLaMA,BLOOM,Mistral,Baichuan,Qwen,ChatGLM)http
在目前的开源模型中，LLaMA模型无疑是一颗闪亮的⭐️，但是相对于ChatGLM、BaiChuan等国产大模型，其对于中文的支持能力不是很理想。原版LLaMA模型的词表大小是32K，中文所占token是几百个左右，这将会导致中文的编解码效率低。在将LLaMA系列模型用于中文语言时需要进行中文词表扩充，基于sentencepiece工具训练，产生新的词表，然后与原始词表合并得到一个新词表。本文将LLaMA模型中文词表扩充分为以下步骤：训练数据准备、词表训练、词表合并、词表测试。训练数据准备这里使用MedicalGPT中的天龙八部小说作为训练文本。数据是txt文件，一行文本作为一条数据。词表训练代
QA对话目前是大语言模型的一大应用场景，在QA对话中，由于大语言模型信息的滞后性以及不包含业务知识的特点，我们经常需要外挂知识库来协助大模型解决一些问题。在外挂知识库的过程中，embedding模型的召回效果直接影响到大模型的回答效果，因此，在许多场景下，我们都需要微调我们的embedding模型来提高我们的召回效果。下面，我们就基于llama-index对BAAI/bge-base-zh-v1.5模型进行微调，关于该模型的介绍，可以参考https://huggingface.co/BAAI/bge-base-zh-v1.5。平台介绍对embedding模型进行微调的过程中需要使用GPU加速训
一、下载源码和模型 下载源码和模型#下载源码gitclonehttps://github.com/ggerganov/llama.cpp.git#下载llama-7b模型gitclonehttps://www.modelscope.cn/skyline2006/llama-7b.git 查看cmake版本：D:\pyworkspace\llama_cpp\llama.cpp\build>cmake--versioncmakeversion3.22.0-rc2CMakesuitemaintainedandsupportedbyKitware(kitware.com/cmake). 二、开始bui
Lag-Llama:TowardsFoundationModelsforTimeSeriesForecasting摘要本文提出Lag-Llama，在大量时间序列数据上训练的通用单变量概率时间序列预测模型。模型在分布外泛化能力上取得较好效果。模型使用平滑破坏幂律（smoothlybrokenpower-laws）。介绍目前任务主要集中于在相同域的数据上训练模型。当前已有的大规模通用模型在大规模不同数据上进行训练，展现出了极强的泛化能力。本文训练了一个Transformer模型，使用大量时序数据进行训练并在未见过的数据集上进行测试。文章在Monash时序仓库上训练了Lag-Llama。本文贡献：提
LLaMa、Qwen、ChatGLM、ChatGLM2的区别以下比较的前提是首先和BERT(transfomer)的对比感谢帮忙给我githubrepository的star，更多最新模型长期更新：https://github.com/zysNLP/quickllmLLaMa：去掉biasLayNorm方式：RMSnorm：https://zhuanlan.zhihu.com/p/650231190#torch自带LayerNormifself.norm_mode=='torch_buildin': returnF.layer_norm(hidden_states,self.normalize
这个错误的出现一般是获取不到某一个实体类的bean。但出现这样的问题，一般有两种原因：第一：实现类未自动装配说的再通俗点：就是在你的类上面添加@service，由springboot去管理！处理方案：@servicepublicclassPlanFacadeImplimplementsPlanFacade{}第二：启动类，未扫描到再添加@service注解之后，由springboot管理，还出现这样的错误，就只能是，启动类，未扫描到此类！处理方案：此注解是放在启动类上面！！！！！！！#如果需要扫描com.XXXX.common.domain.config及其子包下的所有组件，可以使用以下表达式
