在此记录yolov5-5.0模型部署的完整步骤，做好笔记，便于后续重复使用和学习，肝了一个多星期才完成如果想使用ONNXRuntime进行部署，请参考文章：详细介绍Yolov5转ONNX模型+使用ONNXRuntime的Python部署详细介绍Yolov5转ONNX模型+使用ONNXRuntime的C++部署也可以直接用QT或者直接C++调用Python，网上资料很多，可以自己找，注意如果要多次调用Pyhon脚本，需要开启全局锁。前置条件确保已经完成了yolov5的环境配置并实现了训练自己的数据集，得到权重文件本文整体结构和流程参考：Yolov5训练自己的数据集+TensorRT加速+Qt部署
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LLM-SFT中文大模型微调(LLM-SFT),支持模型(ChatGLM,LlaMA,Bloom),支持(LoRA,QLoRA,DeepSpeed,UI,TensorboardX),支持(微调,推理,测评,接口)等.项目地址https://github.com/yongzhuo/LLM-SFT踩坑LoRA:ChatGLM已经微调比较好了,垂直领域数据继续微调甚至会带来性能下降,建议至多不超过200w-epoch(R=8的情况);QLoRA:不要使用.cuda(),GPU至少为英伟达图灵架构往上【备注】当前(2023.06)QLoRA只是节约显存,并不能加速训练;LoRA权重Bloomz-7B-
【人工智能】LLM大型语言模型发展历史文章目录【人工智能】LLM大型语言模型发展历史前言一、发展历史通过编写一系列的规则尝试使用神经网络模型深度学习:基于递归神经网络GPT.x——基于Transformer模型二、技术原理编码器和解码器自注意力机制最大似然估计什么是“所有样本的联合概率分布”？三、应用场景1.文本生成2.语言翻译3.文本分类4.问答系统5.语音转换
简介：Meta开源了LLama，不过有很多限制，很难商业运用。于是现在MosaicML开发了MPT-7B模型，它是一个基于Transformer在1T文本/代码Token上训练出来的模型。该模型开源，与LLaMA-7B模型效果相匹配，而且可用于商业用途。代码：https://github.com/mosaicml/llm-foundry/模型：mosaicml/mpt-7b-instruct·HuggingFace演示：MPT-7B-Instruct-aHuggingFaceSpacebymosaicml博客：https://www.mosaicml.com/blog/mpt-7b看过资料后感
LocalAI是一个用于本地推理的与OpenAIAPI规范兼容的RESTAPI，它允许使用消费级硬件在本地或本地运行模型，支持llama.cpp、alpaca.cpp、gpt4all.cpp、rwkv.cpp、whisper.cpp、vicuna、koala、gpt4all-j、cerebras等大模型。推荐：用NSDT设计器快速搭建可编程3D场景。LocalAI的主要特性包括：OpenAI替代性RESTAPI支持多种模型第一次加载后，它会将模型加载到内存中以进行更快的推理支持提示模板使用C++绑定来实现更快的推理和更好的性能。LocalAI是一个社区驱动的项目，专注于让任何人都能访问AI。它
ubuntu20.04环境下安装CUDA11.8,cuDNNv8.6.0和TensorRT8.6.0（deb方式）1安装1-1安装cuda11.8（deb方式）sudowgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pinsudomvcuda-ubuntu2004.pin/etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600sudowgethttps://developer.download.nvidia.com/c
秒级出图的AI绘画终于支持Automatic1111。今天在AI绘画的开源平台Automatic1111上发布了Tensorrt项目，项目地址是https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui-tensorrt该项目是基于automatic1111的stable-diffusion-webui项目的子项目。基本原理：我们知道，automatic1111是基于pytorch框架设计的，每次执行，都会从基础模型进行推算直至最终出图。Tensorrt是nvidia推出的推理器，在基于pytorch框架的应用上，它可以先用pytorch进行
过去2个月，来自UC伯克利的研究人员给大语言模型们安排了一个擂台——ChatbotArena。GPT-4等大语言模型玩家打起了「排位赛」，通过随机battle，根据Elo得分来排名。这一过程中，每当一个用户访问并使用网站，就需要同时让两个不同的模型跑起来。他们是如何做到的？这不，就在今天，UC伯克利重磅开源了世界最快LLM推理和服务系统vLLM。简之，vLLM是一个开源的LLM推理和服务引擎。它利用了全新的注意力算法「PagedAttention」，有效地管理注意力键和值。配备全新算法的vLLM，重新定义了LLM服务的最新技术水平：与HuggingFaceTransformers相比，它提供高
随着大语言模型（LLM）的不断发展，这些模型在很大程度上改变了人类使用AI的方式。然而，实际上为这些模型提供服务仍然存在挑战，即使在昂贵的硬件上也可能慢得惊人。现在这种限制正在被打破。最近，来自加州大学伯克利分校的研究者开源了一个项目vLLM，该项目主要用于快速LLM推理和服务。vLLM的核心是PagedAttention，这是一种新颖的注意力算法，它将在操作系统的虚拟内存中分页的经典思想引入到LLM服务中。配备了PagedAttention的vLLM将LLM服务状态重新定义：它比HuggingFaceTransformers提供高达24倍的吞吐量，而无需任何模型架构更改。项目地址：https
