我正在尝试使用JNI并获取java.lang.UnsatisfiedLinkError。与其他数百万个问题不同，我在我的路径上有这个库，甚至在我删除它时看到了异常变化。我确定我创建的dll有问题，但我不确定是什么。这是我的java类代码:packagecom;publicclassTune{static{System.loadLibrary("lala");}publicstaticvoidmain(String[]args){Tunej=newTune();System.out.println("2+6="+j.add(2,6));}nativepublicintadd(intx,i
服务器价格计算器火山引擎提供的这个价格计算器很方便，做个大概的云服务器GPU选型价格参考。其它服务厂商价格相差不是很多。https://www.volcengine.com/pricing?product=ECS&tab=2高稳定和高可用地部署模型序号模块名称描述1负载均衡将流入的请求分发到多个模型实例上，如Nginx,K8S等2模型服务层（TorchServe）托管模型的实际运行，可能涉及多个副本或节点3日志和监控收集服务日志，监控服务健康状况和性能，如Prometheus,Grafana4自动扩缩根据负载动态调整模型服务层的资源和实例数量这只是一个非常基础和简化的几个步骤。在真实的生产环境
Tune-A-Video:One-ShotTuningofImageDiffusionModelsforText-to-VideoGenerationAbstract本文提出了一种方法，站在巨人的肩膀上——在大规模图像数据集上pretrain并表现良好的texttoimage生成模型——加入新结构并进行微调，训练出一套oneshot的texttovideo生成器。这样做的优点在于利用已经非常成功、风格多样的图像扩散生成模型，在其基础上进行扩展，同时其训练时间很短，大大降低了训练开销。作为oneshot方法，tuneavideo还需要额外信息，一个文本-视频对儿作为demo。作者对于T2I（te
这篇文章中，我们来聊聊如何使用两张显卡来进行LLaMA65B大模型的微调工作，以及如何在一张普通的4090家用显卡上，只花几个小时，就能够完成7B模型的微调。写在前面在之前的几篇文章里，我们介绍过三种方式运行Meta开源模型LLaMA的7B、13B版本：《模型杂谈：使用IN8量化推理运行Meta“开源泄露”的大模型（LLaMA）》《模型杂谈：快速上手元宇宙大厂Meta“开源泄露”的大模型（LLaMA）》不过，在之前的尝试中我们不难发现，如果没有我们“限定的数据”，模型效果其实不是特别好，尤其是相对小参数量的7B模型。同时，这也让我们对65B的模型更加充满了兴趣。当然，想要在极少量资源的显卡上完
目录ToFine-TuneorNotFine-Tune:LargeLanguageModelsforAI-DrivenBusinessTransformation微调或不微调：用于AI驱动业务转型的大型语言模型LLMs-LargeLanguageModelsLLMs-大型语言模型WheredoLLMscomefrom?LLMs从何而来？HowareLLMstrained? LLMs是如何训练的？ Fine-tuning 微调
我正在使用spritekit测试gameplaykit。我已经向我的GKEntity添加了一个GKAgent并且我通过在触摸位置创建一个endAgent让我的实体寻找我的触摸。这很好用。代理人自然地移动并追逐我的触摸。但是，我有两个问题..当代理到达目的地时如何停止代理。智能体将永远绕圈子，试图准确地落在该点上。我已经尝试过agent.behavior.removeAllGoals()我认为这会立即停止代理，因为它没有目标..但没有任何反应。第二个问题是如何微调运动。代理人非常适合导弹追逐飞机之类的事情。问题是它在到达目标时减速。运动模式是如此具体。我试过使用属性mass、maxSpe
刚刚在Windows10上搭建环境来对llama2做finetune，里面坑还是挺多的，这里把印象中的坑整理了一下以作备忘。llama-recipes是meta的开源项目，Github地址为：GitHub-facebookresearch/llama-recipes:ExamplesandrecipesforLlama2modelllama2同样也是meta的开源LLM模型，因此用此项目做finetune应该是正确的方向；模型的选择模型在自然是在huggingface上下载到的，上面的模型很多，因此您也有很多选择。程序加载模型采用了torch因此需要选择带有pytorch-xxx.bin的目录
使用LoRA对大语言模型LLaMA做Fine-tune前言下载配置环境模型的训练Fine-tune模型的使用Inference参考问题汇总前言目前有大量对LLM（大语言模型）做Fine-tune的方式，不过需要消耗的资源非常高，例如StanfordAlpaca:对LLaMA-7B做Fine-tune，需要4颗A100(80GB)GPUFastChat/Vicuna:对LLaMA-7B做Fine-tune，需要4颗A100(40GB)GPU这种资源需求令普通的学习者望而却步，使用LoRA则可以较好的解决这个问题LoRA全称为Low-RankAdaptationofLargeLanguageMod
目录1接口调用1.1生成key1.2接口功能1.2.1图片生成(imagegeneration)1.2.2对话(chat)1.2.3中文纠错(ChineseSpellingCorrect)1.2.4关键词提取（keywordextract)1.2.5抽取文本向量(Embedding)1.2.6微调(finetune)2如何写好prompt2.1分类任务2.2归纳总结3.3翻译2.4API接口多样性控制3实用资料1接口调用我们可以用OpenAI提供的API接口实现很多NLP的任务，还可以支持生成图像，提取embedding以及finetune的功能。接下来我们来看下具体怎么调用接口。1.1生成k
目录1接口调用1.1生成key1.2接口功能1.2.1图片生成(imagegeneration)1.2.2对话(chat)1.2.3中文纠错(ChineseSpellingCorrect)1.2.4关键词提取（keywordextract)1.2.5抽取文本向量(Embedding)1.2.6微调(finetune)2如何写好prompt2.1分类任务2.2归纳总结3.3翻译2.4API接口多样性控制3实用资料1接口调用我们可以用OpenAI提供的API接口实现很多NLP的任务，还可以支持生成图像，提取embedding以及finetune的功能。接下来我们来看下具体怎么调用接口。1.1生成k
