引言本教程将向你展示在不编写一行代码的情况下，如何构建自己的开源ChatGPT，这样人人都能构建自己的聊天模型。我们将以LLaMA2基础模型为例，在开源指令数据集上针对聊天场景对其进行微调，并将微调后的模型部署到一个可分享的聊天应用中。全程只需点击鼠标，即可轻松通往荣耀之路！😀为什么这很重要？是这样的，机器学习，尤其是LLM(LargeLanguageModels，大语言模型)，已前所未有地普及开来，渐渐成为我们生产生活中的重要工具。然而，对非机器学习工程专业的大多数人来说，训练和部署这些模型的复杂性似乎仍然遥不可及。如果我们理想中的机器学习世界是充满着无处不在的个性化模型的，那么我们面临着一
目录一、TopazVideoAI简介二、TopazVideoAI安装下载三、TopazVideoAI使用最近玩上了pika1.0和runway的图片转视频，发现生成出来的视频都是有点糊的，然后就找到这款AI修复视频工具TopazVideoAI。一、TopazVideoAI简介TopazVideoAI（原名TopazVideoEnhanceAI）是TopazLabs开发的视频处理软件，主要功能包括：1.**视频升级**：将标清视频提升至高清、4K或8K分辨率。2.**细节增强**：利用AI算法提升视频清晰度和细节。3.**降噪**：有效减少视频噪点，尤其适用于低光环境或老旧影片。4.**帧率转换
目录链接快速定位前沿 1描述符修改1.1设备描述符修改1.2配置描述符修改1.3字符串描述符修改1.4编译报错修改2增加功能函数2.1Camera功能模块介绍2.2USB复位函数修改2.3 Speaker_Data_Setup函数修改2.4非零端点函数修改2.5JEPG数据获取3运行演示链接快速定位USB--初识USB协议（一）源码下载请参考链接：USB--STM32-FS-USB-Device驱动代码简述（二）USB--STM32F103虚拟串口bulk传输讲解（三）USB--STM32F103自定义HID设备及HID上位机中断传输讲解（四）USB--STM32F103U盘（MassSto
video组件harmonyOS系统提供了基础的video。下面就直接上代码原始video新建项目customVideo项目本地视频网络地址，就不用说明，只需要把地址换成网络地址即可在resource文件夹下的rawfile文件夹下添加视频在index.etsVideo({src:$rawfile("videoTest.mp4")}).height("30%")呈现的效果新闻类/课程类视频引入背景图片在resource文件下的base——media中添加进背景图添加背景图属性Column(){Flex(){Video({src:$rawfile("videoTest.mp4"),preview
🔎大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流🔎📝个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客 📃🎁欢迎各位→点赞👍+收藏⭐️+留言📝📣系列专栏-机器学习【ML】 自然语言处理【NLP】 深度学习【DL】 🖍foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟👋文章目录什么是LoRA？超参数Rank：8Alpha:16目标模块：所有密集层Baselearningrate：1e-4模型质量结果非结构化文本的功能表示(ViGGO)小学数
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
问题描述-1（gcc编译器问题）CMakeError:CMAKE_C_COMPILERnotset,afterEnableLanguageCMakeError:CMAKE_CXX_COMPILERnotset,afterEnableLanguage--Configuringincomplete,errorsoccurred!出现这个问题是关于设置C和C++编译器的问题，解决思路因为我是新电脑没有安装过gcc相关编辑器，故重新下载了VisualStudiotool2022选择安装。安装好后重新运行llama-cpp-python依赖pipinstall--force-reinstall--no-
1、创建虚拟环境略2、部署LLaMA-Factory（1）下载LLaMA-Factoryhttps://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory（2）安装依赖pip3install-rrequirements.txt（3）启动LLaMA-Factory的web页面CUDA_VISIBLE_DEVICES=0pythonsrc/train_web.py得到如下页面：3、ChatGLM3模型微调设置如下参数，点击开始即可：点击“预览命令”，可以看到要执行的python脚本，如下所示：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0pythonsrc/train_bash.py\
我所使用的代码仓库是LLaMA-Factoryhiyouga/LLaMA-Factory:Easy-to-useLLMfine-tuningframework(LLaMA,BLOOM,Mistral,Baichuan,Qwen,ChatGLM)(github.com)https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/tree/mainA.解决问题推荐两个查询网址，在issue中查询：Issues·hiyouga/LLaMA-Factory(github.com)Issues·hiyouga/LLaMA-Factory(github.com)和Issues·bai
cpu没报错，换gpu就报错。以下是一些踩坑：坑1：要指定gpu，可以在importtorch之前指定gpu。model=LlamaForCausalLM.from_pretrained(model_path,trust_remote_code=True).to(device)报错: RuntimeError('Expectedalltensorstobeonthesamedevice,butfoundatleasttwodevices,cuda:6andcuda:0!(whencheckingargumentforargumentindexinmethodwrapper_CUDA__inde
