动手点关注干货不迷路本文只用于技术交流，仅代表作者个人观点。作为CEO，Sam将OpenAI的内部氛围组织的很好，有位OpenAI的前员工告诉拾象团队，当2018年GPT-2的论文被驳回时，Sam在团队周会上将拒信的内容朗读给所有员工，并告诉大家在通往成功的路上总会有阻碍，但是大家一定要有信念。本文试图从技术角度，借助GPT的公开资料，解读如何入门GPT以及相关大语言模型，形成自己对问题的认知体系，加速对新知识的吸收和理解；并基于此讨论LLM的使用，以及带来的在产学研以及个人上带来的影响；最后提出需要关注的几个要点。前言基于当前GPT-4的已公开能力，以及OpenAI内部的一些消息，GPT-5
前言前两篇博文分别讨论了YOLOv5检测算法的两种加速思路：采用多进程或批量检测，不过效果均收效甚微。本问将讨论使用TensorRT加速以及半精度推理/模型量化等优化策略对检测加速的实际影响。测试环境测试图片分辨率：13400x9528GPU：RTX4090Cuda：11.7YOLOv5版本：最新版(v7.0+)检测策略：将整张图片直接设置img_size为(1280x1280)进行检测(忽略精度，只注重速度)环境搭建关于TensorRT的安装在之前博文【目标检测】使用TensorRT加速YOLOv5中已经写过，这里不作赘述。Tensort模型转换运行export.py即可将pt模型转换成Te
文章目录一.背景介绍二.LangChain简介2.1常见应用场景三.LangChain特点3.1优点3.2不足四.LangChain功能4.1基础功能4.2功能模块4.2.1LLM和Prompts4.2.2Chain4.2.3Agent4.2.4Memory4.2.5Embedding4.2.6Models4.2.7Indexes五.实战案例5.1背景需求5.2数据准备5.3数据处理5.4通过openai的Embeddings训练5.5接入聊天api一.背景介绍在过去几年中，大型语言模型(LLM)席卷了人工智能世界。随着OpenAI的GPT-3在2020年的突破性发布，我们见证了LLM的受欢迎
已完成的环境配置：TX2刷机后，完成了opencv4.5.1的编译：Ubuntu18.04安装opencv4.5.1+contrib支持cuda加速（附带编译好的opencv4.5.1及缺失文件）_Barrymaster的博客-CSDN博客TX2版本及配置环境如下：一、换源一般刷机的时候应该换过源了，没换过的可以参照下方刷机文章的换源部分（注意：TX2和ubuntupc源不共用）NvidiaTX2刷机全过程_Barrymaster的博客-CSDN博客_tx2刷机二、安装pytorchpytorch分架构，所以pc端与TX2的安装方法不同。这里直接在系统环境下使用python3安装的流程，全程用
已完成的环境配置：TX2刷机后，完成了opencv4.5.1的编译：Ubuntu18.04安装opencv4.5.1+contrib支持cuda加速（附带编译好的opencv4.5.1及缺失文件）_Barrymaster的博客-CSDN博客TX2版本及配置环境如下：一、换源一般刷机的时候应该换过源了，没换过的可以参照下方刷机文章的换源部分（注意：TX2和ubuntupc源不共用）NvidiaTX2刷机全过程_Barrymaster的博客-CSDN博客_tx2刷机二、安装pytorchpytorch分架构，所以pc端与TX2的安装方法不同。这里直接在系统环境下使用python3安装的流程，全程用
本博客将从标图到最终采用tensorrt部署yolov5_obb(用于斜框目标检测的yolov5框架)，一步一步手把手教你如何成为一个合格的算法搬运工。yolov5_obb是一款用于斜框目标检测的神经网络，具体原理我就不说了，关于这个网络的中文博客百度一大堆，作者也是在知乎发了一系列文章关于如何改写ultralytics大佬的yolov5用于斜框检测。 这个代码实际上是ultralytics/yolov5的6.0版本的基础上修改的，所以预训练模型采用ultralytics/yolov5的6.0的预训练模型即可 这个博客原则上需要具有一定深度学习能力的搬运工食用，指
本博客将从标图到最终采用tensorrt部署yolov5_obb(用于斜框目标检测的yolov5框架)，一步一步手把手教你如何成为一个合格的算法搬运工。yolov5_obb是一款用于斜框目标检测的神经网络，具体原理我就不说了，关于这个网络的中文博客百度一大堆，作者也是在知乎发了一系列文章关于如何改写ultralytics大佬的yolov5用于斜框检测。 这个代码实际上是ultralytics/yolov5的6.0版本的基础上修改的，所以预训练模型采用ultralytics/yolov5的6.0的预训练模型即可 这个博客原则上需要具有一定深度学习能力的搬运工食用，指
深度学习领域常用的基于CPU/GPU的推理方式有OpenCVDNN、ONNXRuntime、TensorRT以及OpenVINO。这几种方式的推理过程可以统一用下图来概述。整体可分为模型初始化部分和推理部分，后者包括步骤2-5。以GoogLeNet模型为例，测得几种推理方式在推理部分的耗时如下：结论：GPU加速首选TensorRT；CPU加速，单图推理首选OpenVINO，多图并行推理可选择ONNXRuntime;如果需要兼具CPU和GPU推理功能，可选择ONNXRuntime。下一篇内容：【模型部署02】Python实现GoogLeNet在OpenCVDNN、ONNXRuntime、Tens
需要事先安装较新版本的cuda和cudnn，例如11.8+8.8在已经安装过cuda的机器上安装新版cudasdk和cudnn可参考前述：ubuntu安装多版本cuda11.411.8_Eloudy的博客-CSDN博客一，安装python3和pip3sudoapt-getinstallpython3sudoapt-getinstallpython3-pippip3--versionsudopip3install--upgradepip二，安装cpu版本的jax和jaxlib 使用pip官方源安装jax: sudopip3installjaxjaxlib 使用pip清华源安装jax:(
