LangChain-ChatGLM-Webui
全部标签本文是StableDiffusionComfyUI的安装介绍,并非StableDiffusionWebUI。该软件使用了流程管理,目前来看更适合专业的设计师,虽然已能实现所有原生的功能,但软件本身目前仍处于初级阶段,还有很多地方需要改进,比如中文版、更多的扩展…的支持~~所以如果你对stablediffusion还不熟悉的朋友,请先安装StableDiffusionWebUI使用学习所有的功能模块。其它问题请参考:安装及其问题解决参考:《Windows安装StableDiffusionWebUI及问题解决记录》;运行使用时问题《Windows使用StableDiffusion时遇到的各种问题整
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。 本文主要介绍了ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'transformers_modules.chatglm-6b_v1’的解决方案,希望能对使用huggingfacetransformers的同学们有所帮助。文章目录1.问题描述2.解决方案1.问题描述 今天下载了ChatGLM-6Bv1.1版本的checkpoint
前言前面两篇文章讲了Gradio输出日志和ER-NeRF推理的图转存为ts文件这篇就讲讲如何在Gradio中实时的播放服务器生成的m3u8文件要让web上能播放,那首先要有个播放器,支持hls协议的web播放器,有video.js和hls.js等等,原生的video也能播,我这里选用hls.js除了播放器,还得要让web前端上能寻找到m3u8文件,也就是要让gradio能够支持直接通过url加载到m3u8文件,这涉及到gradio的静态文件挂载我们还需要让gradio能够把播放器在我们设计的webui上展示出来,而gradio的组件库里面是没有可用加载hls.js脚本的播放器组件的,这里就涉及
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
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文章目录StableDiffusionXLwebuitagger插件Linux安装为什么要安装tagger插件安装tagger插件下载tagger仓库下载wd-v1-4-vit-tagger模型权重StableDiffusionXLwebuitagger插件Linux安装为什么要安装tagger插件为了使SD能生成我们想要的图像效果,往往需要对SD模型进行微调,但其权重参数太多,如果是用更新全部参数的方法来微调,会耗费大量的计算资源。那么可不可以仅需少量计算资源,对模型进行微调,也有不错的效果呢?答案是肯定的,那就是:基于LoRA对其进行微调!本文写作动机:想自己训练LoRA,需要对训练数据进
我使用kerberos身份验证设置我的HDFS服务,这就是配置:hadoop.http.filter.initializersorg.apache.hadoop.security.AuthenticationFilterInitializerhadoop.http.authentication.typekerberoshadoop.http.authentication.simple.anonymous.allowedfalsehadoop.http.authentication.signature.secret.file/opt/hadoop/hdfs/default/etc/had
聊天机器人(Chatbot)开发是一项充满挑战的复杂任务,需要综合运用多种技术和工具。在这一领域中,LLAMA、LangChain和Python的联合形成了一个强大的组合,为Chatbot的设计和实现提供了卓越支持。首先,LLAMA是一款强大的自然语言处理工具,具备先进的语义理解和对话管理功能。它有助于Chatbot更好地理解用户意图,并根据上下文进行智能响应。LLAMA的高度可定制性使得开发者可以根据实际需求灵活调整Chatbot的语言处理能力。LangChain作为一个全栈语言技术平台,为Chatbot提供了丰富的开发资源。它整合了多种语言技术,包括语音识别、文本处理和机器翻译,为Chat
基于ChatGLM-6B第一版,要注意还有ChatGLM2-6B以及ChatGLM3-6B概述ChatGLM是transformer架构的神经网络模型,因此从transformer结构入手,分析其源码结构。transformer结构:转载请备注出处:https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/位置编码ChatGLM-6B的位置编码采用的旋转位置编码(RoPB)实现。其源码:classRotaryEmbedding(torch.nn.Module):def__init__(self,dim,base=10000,precision=torch.half,lear