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
fromllama_cppimportLlamamodel=Llama(model_path="llama-2-7b-chat.ggmlv3.q4_0.bin")错误：gguf_init_from_file:invalidmagiccharacters'tjgg'等，也就是无法加载模型因为最新版的llama-cpp-python不支持ggml文件格式了解决方案：1、降低版本（最简单）：pipinstallllama-cpp-python==0.1.782、直接下载对应GGUF的模型3、利用llama.cpp内部转换函数进行转换参考出处：TheBloke/Llama-2-13B-GGML·Cou
Chinese-llama-2部署踩坑记录1.Chinese-LLaMA-Alpaca-2A.部署a.inference_with_transformers_zhb.textgenerationwebui_zhc.api_calls_zhd.llamacpp_zhe.privategpt_zhf.langchain_zhToolGithub1.Chinese-LLaMA-Alpaca-2A.部署a.inference_with_transformers_zh本地命令行方式交互pythonscripts/inference/inference_hf.py--base_modelmeta-llam
Datawhale干货 作者：宋志学，Datawhale成员花了一晚上照着transformers仓库的LLaMA源码，把张量并行和梯度保存的代码删掉，只留下模型基础结构，梳理了一遍LLaMA的模型结构。今年四月份的时候，我第一次接触深度学习，也是今年第一次接触Datawhale，在Datawhale和小伙伴一起学习、讨论了大半年，不知不觉已经可以做到看源码的程度了。Datawhale才是一个没有围墙的大学，在这里无论你有什么想法💡，只要你愿意前进，总会有小伙伴和你一起。博客地址：https://flowus.cn/kmno4/share/527055be-464f-4f0f-98c5-8b
注1:本文系“最新论文速览”系列之一,致力于简洁清晰地介绍、解读最新的顶会/顶刊论文雷达感知安全论文速览|NDSS2023,MetaWave:AttackingmmWaveSensingwithMeta-material-enhancedTags论文原文链接:https://www.ndss-symposium.org/wp-content/uploads/2023/02/ndss2023_f348_paper.pdf论文作者：XingyuChen∗,ZhengxiongLi∗,BaichengChen†,YiZhu‡,ChrisXiaoxuanLu§,ZhengyuPeng¶,FengLin
一、多模态RAG OpenAI开发日上最令人兴奋的发布之一是GPT-4VAPI（https://platform.openai.com/docs/guides/vision）的发布。GPT-4V是一个多模态模型，可以接收文本/图像，并可以输出文本响应。最近还有一些其他的多模态模型：LLaVa和Fuyu-8B。 在过去的一年里，大部分应用程序开发都是围绕文本输入/文本输出范式。最典型的例子之一是检索增强生成（RAG）——将LLM与外部文本语料库相结合，对模型未经训练的数据进行推理。通过处理任意文档（比如PDF、网页），将其切分为块并存储到向量数据库中，然后通过检索到相关的块输入给LL
一、本机环境1.硬件环境：CPU：锐龙5600X显卡：GTX3070内存：32G注：硬件配置仅为博主的配置，不是最低要求配置，也不是推荐配置。该配置下计算速度约为40tokens/s。实测核显笔记本（i7-1165g7）也能跑，速度3tokens/s。2.软件环境：Windows系统版本：Win11专业版23H2Python版本：3.11Cuda版本：12.3.2VS版本：VS202217.8.3langchain版本：0.0.352llama-cpp-python版本：0.2.27二、安装准备工作1.模型下载大模型有很多种格式，比如Meta官网下载的pth格式，Huggingface下载的g
这里每周分享优质的Python、AI及通用技术内容，大部分为英文。标题取自其中两则分享，不代表全部内容都是该主题，特此声明。精心筛选国内外的250+信息源，为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景：帮助所有读者精进Python技术，并增长职业和副业的收入。本周的大新闻一个接一个啊！微软在Python之父Guido的帮助下，在Excel中集成了Python；Meta开源了CodeLlama，让程序员看到拥有自己编码助手的福音；Mojo宣布1亿美元的巨额融资，势头之猛让人惊叹。本期周刊还分享了几则关于FastAPI的内容、大量学习资源、100多个新鲜出炉
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
文章目录📕教程说明📕给玩家配置HandPokeInteractor📕用3D物体制作可以被点击的UI按钮⭐搭建物体层级⭐给物体添加脚本⭐为脚本变量赋值📕模仿官方样例按钮的样式📕在按钮上添加文字📕修改按钮图片此教程相关的详细教案，文档，思维导图和工程文件会放入SpatialXR社区。这是一个高质量XR社区，博主目前在内担任XR开发的讲师。此外，该社区提供教程答疑、及时交流、进阶教程、外包、行业动态等服务。社区链接：SpatialXR高级社区（知识星球）SpatialXR高级社区（爱发电）📕教程说明这篇教程将会介绍如何用Meta的InteractionSDK，配置Poke交互，实现用手指点击UI按钮
