Streamlit是时下比较热门的一个基于Python的Web应用程序框架,它可以在几分钟内将数据转化为可共享的Web应用程序，无需前端开发经验，使用纯Python代码实现，简单且高效。ChatGPT是目前非常火的OpenAI公司开发的聊天机器人模型，它无所不知就像一本大百科全书，它可以帮你做很多繁杂的日常工作，比如可以代你写文章，代你做excel表格，甚至代你写代码。今天我们要将两者结合起来开发一个基于web的应用聊天小程序。安装OpenAPI和Streamlit包我们需要在python环境中安装openai和streamlit的第三方python包，可以通过在命令行窗口中安装这些包：pip
Paddle模型转TensorRT加速模型概述NVIDIATensorRT是一个高性能的深度学习预测库，可为深度学习推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。PaddlePaddle采用子图的形式对TensorRT进行了集成，即我们可以使用该模块来提升Paddle模型的预测性能。在这篇文章中，我们会介绍如何使用Paddle-TRT子图加速预测。当模型加载后，神经网络可以表示为由变量和运算节点组成的计算图。如果我们打开TRT子图模式，在图分析阶段，Paddle会对模型图进行分析同时发现图中可以使用TensorRT优化的子图，并使用TensorRT节点替换它们。在模型的推断期间，如果遇到TensorRT节
简介月黑见渔灯，孤光一点萤。微微风簇浪，散作满河星。小伙伴们好，我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编：卖钢丝球的小男孩。今天这篇小作文主要介绍Vicuna模型、基于官方模型13B模型部署服务及对话实测。更多、更新文章欢迎关注微信公众号：小窗幽记机器学习。后续会持续整理模型加速、模型部署、模型压缩、LLM、AI艺术等系列专题，敬请关注。Vicuna模型Vicuna官方目前(2023年4月)只放出Vicuna-7B和Vicuna-13B，后文的实测部分主要基于Vicuna-13B。Vicuna-13B是在LLaMa-13B的基础上使用监督数据微调得到的模型，数据集来自于ShareGPT.com
如何入门GPT并快速follow当前的大语言模型LLM进展？自从去年chatGPT悄悄发布，OpenAI发布的GPT系列工作也变得炙手可热，而基于此，各家公司/实验室百家争鸣，纷纷发布自己的工作，可以说每天都有新的进展。在当前的情况下，要如何入门GPT系列生成模型，并快速跟进SOTA进展，对生成式语言模型形成自己的认知体系，是一个很有价值的问题。只有在理解之后才有可能做到技术创新和应用，才有可能有更进一步的上层应用创新创业。目录
作者：钟超 阿里集团大淘宝团队 [01] https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/3.pdf[02] https://ai.googleblog.com/2017/08/transformer-novel-neural-network.html[03] 《自然语言处理：基于预训练模型的方法》车万翔等著[04] https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/[05] https://arxiv.org/abs/1706.03762[06] https://arxiv.org/abs/
作者：钟超 阿里集团大淘宝团队 [01] https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/3.pdf[02] https://ai.googleblog.com/2017/08/transformer-novel-neural-network.html[03] 《自然语言处理：基于预训练模型的方法》车万翔等著[04] https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/[05] https://arxiv.org/abs/1706.03762[06] https://arxiv.org/abs/
随着人工智能技术的快速发展，ChatGPT、NewBing、GPT-4等新产品和新技术陆续发布，基础大模型在诸多应用中将发挥日益重要的作用。目前的大语言模型大多是自回归模型。自回归是指模型在输出时往往采用逐词输出的方式，即在输出每个词时，模型需要将之前输出的词作为输入。而这种自回归模式通常在输出时制约着并行加速器的充分利用。在许多应用场景中，大模型的输出常常与一些参考文本有很大的相似性，例如在以下三个常见的场景中：1.检索增强的生成NewBing等检索应用在响应用户输入的内容时，会先返回一些与用户输入相关的信息，然后用语言模型总结检索出的信息，再回答用户输入的内容。在这种场景中，模型的输出往往
YOLOv5-seg数据集制作、模型训练以及TensorRT部署版本声明一、数据集制作：图像Json转txt二、分割模型训练三tensorRT部署1模型导出2onnx转trtmodel3推理部分版本声明yolov5-seg:官方地址：https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/v6.2TensorRT：8.x.x语言：C++系统：ubuntu18.04一、数据集制作：图像Json转txt前言：由于yolo仓中提供了标准coco的json文件转txt代码，因此需要将labelme的json文件转为cocojson.labelmeJSON转COCOJSON
2022年，前谷歌大脑华人科学家JasonWei在一篇思维链的开山之作中首次提出，CoT可以增强LLM的推理能力。但即便有了思维链，LLM有时也会在非常简单的问题上犯错。最近，来自普林斯顿大学和GoogleDeepMind研究人员提出了一种全新的语言模型推理框架——「思维树」（ToT）。ToT将当前流行的「思维链」方法泛化到引导语言模型，并通过探索文本（思维）的连贯单元来解决问题的中间步骤。论文地址：https://arxiv.org/abs/2305.10601项目地址：https://github.com/kyegomez/tree-of-thoughts简单来说，「思维树」可以让LLM：
前言MLCLLM是一个通用的解决方案它允许任何语言模型在不同的硬件后端和本地应用程序集上进行本地部署并为每个人提供一个高效的框架，以进一步优化模型的性能，满足他们自己的用例其使命是让每个人都能在自己的设备（如手机端）上开发、优化和部署人工智能模型项目地址：https://github.com/mlc-ai/mlc-llm什么是MLC-LLM自ChatGPT发布以来，大语言模型（Largelanguagemodel,LLM)就成了AI乃至整个计算机科学的话题中心学术界，工业界围绕大语言模型本身及其应用展开了广泛的讨论，大量的新的实践层出不穷由于LLM对计算资源的需求极大有能力部署大语言模型的公司
