link上一篇：JetsonAGXXavier安装torch、torchvision且成功运行yolov5算法下一篇：JetsonAGXXavier测试YOLOv4一、前言 由于YOLOv5在Xavier上对实时画面的检测速度较慢，需要采用TensorRT对其进行推理加速。接下来记录一下我的实现过程。二、环境准备 如果还没有搭建YOLOv5的python环境，按照下文步骤执行。反之，直接跳过第一步执行第二步。1、参考文章《JetsonAGXXavier配置yolov5虚拟环境》建立YOLOv5的Python环境，并参照《JetsonAGXXavier安装Archiconda虚拟环
文章目录一.文件加载与分割二.文本向量化与存储1.文本向量化(embedding)2.存储到向量数据库三.问句向量化四.相似文档检索五.prompt构建六.答案生成LangChain+ChatGLM项目(https://github.com/chatchat-space/langchain-ChatGLM)实现原理如下图所示(与基于文档的问答大同小异，过程包括：1加载文档->2读取文档->3/4文档分割->5/6文本向量化->8/9问句向量化->10在文档向量中匹配出与问句向量最相似的topk个->11/12/13匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到prompt中->14/15提交给LLM生
文章目录一、模型转换onnx2trt二、配置环境变量三、调用推理python示例代码C++代码示例测试使用：【Win10+cuda11.0+cudnn8.2.1+TensorRT8.2.5.1】关于安装一、模型转换onnx2trt方法1：使用wang-xinyu/tensorrtx部署yolov5方法：https://wangsp.blog.csdn.net/article/details/121718501方法2：使用tensorRT转成engine方法3：使用C++onnx_tensorrt将onnx转为trt的推理engine参考【python方法参考】方法4：直接使用TensorRT部
👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！🤖AIGC领域的当红炸子鸡Jasper裁员，转头聚焦AI营销Jasper是一家美国人工智能公司，乘着AIGC的东风迅速崛起，成为AI助手领域的独角兽。不过其创始人兼CEODaveRogenmoser在个人LinkedIn账号宣布，公司要裁员了。在经过了大量业务探索后，公司决定专注为大中型企业的营销团队提供AI服务，因此将裁撤其他业务线员工。不过，Dave在帖子中也说明，被裁撤的员工非常优秀并会为他们推荐新工作⋙LinkedIn@DaveRogenmoser|了解更多Jasper创业史🤖Bard悄咪咪支持中文了！Google这波
扩散模型已经成为了主流的文本到图像生成模型，可以基于文本提示的引导，生成高质量且内容丰富的图像。但如果输入的提示过于简洁，现有的模型在语义理解和常识推理方面都存在局限，导致生成的图像质量下降明显。为了提高模型理解叙述性提示的能力，中山大学HCP实验室林倞团队提出了一种简单而有效的参数高效的微调方法SUR-adapter，即语义理解和推理适配器，可应用于预训练的扩散模型。论文地址：https://arxiv.org/abs/2305.05189开源地址：https://github.com/Qrange-group/SUR-adapter为了实现该目标，研究人员首先收集并标注了一个数据集SURD
近来，大型语言模型（LLM）在各种任务中表现出色。然而，即便有卓越的任务处理能力，LLM却面临着巨大的挑战，这些挑战源于其巨大的规模和计算需求。举个例子，GPT-175B版本具有惊人的1750亿参数，至少需要320GB（使用1024的倍数）的半精度（FP16）格式存储。此外，部署此模型进行推理还需要至少五个A100GPU，每个GPU具有80GB的内存，这样才能有效地保证运行。为了解决这些问题，当下一种被称为模型压缩的方法可以成为解决方案。模型压缩可以将大型、资源密集型模型转换为适合存储在受限移动设备上的紧凑版本。此外它可以优化模型，以最小的延迟更快地执行，或实现这些目标之间的平衡。除了技术方面
一、介绍今天我们来聊一聊关于LLM的微调训练，LLM应该算是目前当之无愧的最有影响力的AI技术。尽管它只是一个语言模型，但它具备理解和生成人类语言的能力，非常厉害！它可以革新各个行业，包括自然语言处理、机器翻译、内容创作和客户服务等，成为未来商业环境的重要组成部分。我相信很多人在领略了GPT等大语言模型的魅力之后，都希望迫不及待的考虑能将模型能力集成到自己的产品中去，提升产品竞争力，由于LLM天然具备强大的语义理解能力，使得我们原来在用尝试用NLP去解决一些比较困难的问题突然变得迎刃而解，非常简单，甚至超出你的想象。此刻，我脑海里已经想到了很多可以借助LLM来实现的场景。但是，我们也要面对一个
1.更新最新的Nvidia驱动#检查机器驱动建议ubuntu-driversdevices#装12.0驱动sudoaptinstallnvidia-driver-525#重启sudoreboot+-----------------------------------------------------------------------------+|NVIDIA-SMI525.105.17DriverVersion:525.105.17CUDAVersion:12.0||-------------------------------+----------------------+------
开源大语言模型(LLM)汇总随着ChatGPT的火爆，越来越多人希望在本地运行一个大语言模型。为此我维护了这个开源大语言模型汇总，跟踪每天不发的大语言模型和精调语言模型。我将根据个模型采用的基础大模型进行分类，每个大模型下列出各派生模型。文章目录Alpaca(Stanford)Alpaca.cppAlpaca-LoRABaizeCabritaBELLELuotuoVicuna(FastChat)Chinese-VicunaGPT4AllKoalallama.cppLit-LLaMA️BLOOM(BigScience)BLOOM-LoRAPetalsFlamingo(Google/Deepmin
ubuntu下yolov8tensorrt模型加速部署【实战】TensorRT-Alpha基于tensorrt+cudac++实现模型end2end的gpu加速，支持win10、linux，在2023年已经更新模型：YOLOv8,YOLOv7,YOLOv6,YOLOv5,YOLOv4,YOLOv3,YOLOX,YOLOR,pphumanseg,u2net,EfficientDet。仓库TensorRT-Alpha：https://github.com/FeiYull/TensorRT-Alphawin10教程:http://t.csdn.cn/KCoNn一、加速结果展示1.1性能速览🚀快速看看
