官网总是写的那么含蓄，默认我们不是萌新。https://cn.vitejs.dev/guide/env-and-mode.html#env-variables环境变量的运行环境环境变量其实有两种原型环境：浏览器、node。在浏览器环境里使用环境变量在.js、.ts、.vue里面使用环境变量，其实是在浏览器里运行，我们可以直接用console.log打印出来看看结构：console.log('import',import.meta)console.log('import.url',import.meta.env.BASE_URL)console.log('import.env.MODE',imp
什么是Serge？Serge是基于llama.cpp运行Alpaca模型的聊天界面。完全自托管，不需要API密钥。适合4GBRAM并且能在CPU上运行。什么是LLaMA?LLaMA是一种机器学习算法，全称为LaplacianRegularizedLeastSquaresforMultipleKernelLearning。它是一种多核学习方法，可以用于处理多个核函数的数据集，以提高分类或回归的准确性。LLaMA算法利用拉普拉斯正则化技术来平衡不同核函数的贡献，从而提高分类或回归的性能。LLaMA算法已经在许多领域得到了广泛的应用，包括生物信息学、图像识别、自然语言处理等。什么是llama.cpp
导读： 本文介绍了CodeLlama的简介、本地化部署、测试和应用实战方案，帮助学习大语言模型的同学们更好地应用CodeLlama。我们详细讲解了如何将CodeLlama部署到实际应用场景中，并通过实例演示了如何使用CodeLlama进行代码生成和优化。最后，总结了CodeLlama的应用实战经验和注意事项。（有图有真相）：目录一、CodeLlama简介二、CodeLlama性能分析
Wordpress是一个很好的Web应用程序示例，它使用用户信息表，然后使用元查找表来获取用户数据。唯一的问题是，我所知道的获取用户列表的完整元信息列表的唯一方法是“手动”构建sql语句-硬编码或借助PHP。用户表看起来像这样:wp_users表ID|user_login|user_email|user_pass|date_registered==================================================1|me|me@me1.com|f239j283r|2011-01-01wp_usermeta表umeta_id|user_id|meta_key
这篇博客是继《大语言模型之十二SentencePiece扩充LLama2中文词汇》、《大语言模型之十三LLama2中文推理》和《大语言模型之十四-PEFT的LoRA》前面博客演示了中文词汇的扩充以及给予LoRA方法的预训练模型参数合并，并没有给出LoRA模型参数是如何训练得出的。本篇博客将分析LoRA模型是和训练得到的。还是以7B参数量的模型为例。本篇博客依然基于Chinese-LLaMA-Alpaca-2开源项目。pre-traindeepspeedLLM的训练成本较大，需要昂贵的多卡多节点GPU集群，即使拥有集群GPU训练效率往往也达不到50%，各大小公司想要更轻松、快速、经济的训练和部署
LLMs之Colossal-LLaMA-2：Colossal-LLaMA-2的简介、安装、使用方法之详细攻略导读：2023年9月25日，Colossal-AI团队推出了开源模型Colossal-LLaMA-2-7B-base=8.5B的token数据+6.9万词汇+15小时+不到1000美元的训练成本。Colossal-LLaMA-2项目的技术细节，主要核心要点总结如下:>>数据处理阶段。文章提到利用多种中文和英文数据集构建语料库，然后对语料进行预处理，将其转化为jsonl格式进行数据增强。>>词汇表扩充。文章提到将LLaMA-2原有3.2万词汇扩充至6.9万词汇，增加中文词汇覆盖率。同时初始
LLMs之LLaMA-2：基于云端进行一键部署对LLaMA2模型实现推理(基于text-generation-webui)执行对话聊天问答任务、同时微调LLaMA2模型(配置云端环境【A100】→下载数据集【datasets】→加载模型【transformers】→分词→模型训练【peft+SFTTrainer+wandb】→基于HuggingFace实现云端分享)之图文教程详细攻略目录
目录1.LlamaModel整体结构流程图2.LlamaRMSNorm3.LlamaMLP4.LlamaRotaryEmbedding参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/636784644https://spaces.ac.cn/archives/8265——《Transformer升级之路：2、博采众长的旋转式位置编码》前言：本次阅读代码位置，在transformers库底下的modeling_llama.py，具体位置在：transformers/models/llama/modeling_llama.py，如下图所示：1.LlamaModel整体结构流程图
一提起MetaAvatar虚拟化身，常常有人吐槽它只有半截身子，看起来不自然。的确，尽管Quest整体VR体验优秀，但出于对硬件设计、成本的考虑，技术上依然有限制，比如不能准确追踪下半身，而这种限制也影响了早期的一些VR社交应用，比如《RecRoom》。Quest不能追踪下半身，是因为头显不具备相应的传感器，而Meta也没有推出官方的体感追踪套件（比如PCVR头显可使用ViveTracker）。Meta的策略，是尽可能简化VR的使用流程，如果为头显配备定位模块，无疑让设置过程更复杂，且硬件成本更高。为了满足用户对全身Avatar的需求，Meta不久前为Avatar加入了模拟的腿部运动，并通过B
LLMs之LLaMA-2：源码解读(tokenizer.py文件)基于SentencePiece库执行文本的分词和编码/解码操作—在文本生成和处理过程中，将文本字符串与tokenID列表之间进行相互转换，以便与深度学习模型进行交互目录
