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Video-LLaMa

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Web前端JS如何获取 Video/Audio 视音频声道(左右声道|多声道)、视音频轨道、音频流数据

写在前面:根据Web项目开发需求,需要在H5页面中,通过点击视频列表页中的任意视频进入视频详情页,然后根据视频的链接地址,主要是.mp4文件格式,在进行播放时实时的显示该视频的音频轨道情况,并实时的将各音频轨道数据以可视化(峰值电平/响度跳表)的形式展现出来。实现效果关键技术在Web浏览器中,想要获取多媒体文件的相关数据信息,需要借助对应的API来完成,比如获取视音文件的音频信息,就需要用到WebAudioAPI,通过该API我们可以轻松做到播放声音、获取声音数据,修改声音数据、甚至还可以制造声音。🚀WebAudioAPIWebAudioAPI提供了在Web上控制音频的一个非常有效通用的系统,

ChatGPT论文:大语言模型LLM之战:Dolly、LLaMA 、Vicuna、Guanaco、Bard、ChatGPT--在自然语言转SQL(NL2SQL、Text-to-SQL)的比较(二)

3评价结果3.1Spider数据集表2列出了各种提示策略和模型组合的执行准确性(EX)和测试套件(TS)的准确性。我们的主要发现是:开源模型在Spider数据集上遇到了困难:尽管参数数量和模型性能之间存在正相关关系,但开源模型在Spider数据集上实现高精度方面面临着挑战。例如,尽管Vicuna7B和13B已证明比原始预训练的LLaMA7B和13B模型有所改进,但与Bard和GPT-3.5相比,性能仍然存在显着差距。此外,与LLaMA的13B版本相比,Dolly模型在不同的提示策略上也表现不佳。LLM的表现对提示风格高度敏感:我们的实证研究结果证实,不存在适用于所有模型的通用提示策略。虽然IS

LLaMA Board: 通过一站式网页界面快速上手 LLaMA Factory

原文:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/README_zh.md 👋加入我们的微信群。[ English |中文]LLaMABoard:通过一站式网页界面快速上手LLaMAFactory通过 🤗Spaces 或 ModelScope 预览LLaMABoard。使用 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0pythonsrc/train_web.py 启动LLaMABoard。(该模式目前仅支持单卡训练)下面是使用单张GPU在10分钟内更改对话式大型语言模型自我认知的示例。 tutorial.mp4 目录性能指标更新日志模型

Jetson Orin安装riva以及llamaspeak,使用 Riva ASR/TTS 与 Llama 进行实时交谈,大语言模型成功运行笔记

NVIDIA的综合语音AI工具包RIVA可以处理这种情况。此外,RIVA可以构建应用程序,在本地设备(如NVIDIAJetson)上处理所有这些内容。RIVA是一个综合性库,包括:自动语音识别(ASR)文本转语音合成(TTS)神经机器翻译(NMT)(语言到语言的翻译,例如英语到西班牙语)自然语言处理(NLP)服务的集合,例如命名实体识别(NER)、标点符号和意图分类。RIVA在运行JetPack5及更高版本的JetsonOrin和Xavier系列处理器上运行。在视频中,我们使用的是JetsonOrin模组和国产载板,usb免驱声卡和麦克风耳机。riva和ngc的安装和测试安装通常,我们不涵盖演

人工智能 | Llama大模型:与AI伙伴合二为一,共创趣味交流体验

Llama大模型介绍我们介绍LLaMA,这是一个基础语言模型的集合,参数范围从7B到65B。我们在数万亿个Token上训练我们的模型,并表明可以专门使用公开可用的数据集来训练最先进的模型,而无需诉诸专有的和无法访问的数据集。特别是,LLaMA-13B在大多数基准测试中都优于GPT-3(175B)。Llama2 大模型介绍我们开发并发布了Llama2,这是一组经过预训练和微调的大型语言模型(LLM),其参数规模从70亿到700亿不等。我们经过微调的大语言模型(称为Llama2-Chat)针对对话用例进行了优化。我们的模型在我们测试的大多数基准上都优于开源聊天模型,并且根据我们对有用性和安全性的人

uniapp-微信小程序-短视频-video-自定义播放控件-无上下滚动-非H5

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LLaMA-v2-Chat vs. Alpaca:应该在什么时候使用不同的人工智能模型?

译者|李睿审校|重楼如今,大型语言模型(LLM)正在彻底改变人们的工作和生活,从语言生成到图像字幕软件,再到友好的聊天机器人。这些人工智能模型为解决现实世界的问题提供了强大的工具,例如生成聊天响应或遵循复杂的指令。在这篇关于LLaMAv2的文章中,将对LLaMA13b-v2-Chat和Alpaca这两种流行的人工智能模型进行比较,并探索它们的功能、用例和局限性。此外还将介绍如何使用AIModels,找到类似的模型,并将它们与LLaMA13b-v2-Chat和Alpaca进行比较。关于LLaMA13b-v2-Chat模型LLaMA13b-v2-Chat模型是Meta公司最初开发的具有130亿个参

LLama Factory 实操记录(一)

1.api端口参数说明:src/api-h,--help      显示帮助信息并退出--model_name_or_pathMODEL_NAME_OR_PATH           模型权重的路径或标识符,来自huggingface.co/models或modelscope.cn/models。(默认:None)--adapter_name_or_pathADAPTER_NAME_OR_PATH           适配器权重的路径或标识符,来自huggingface.co/models。(默认:None)--cache_dirCACHE_DIR           存储从huggingfa

大模型在cpu上使用llama_cpp部署无法加载模型的问题

fromllama_cppimportLlamamodel=Llama(model_path="llama-2-7b-chat.ggmlv3.q4_0.bin")错误:gguf_init_from_file:invalidmagiccharacters'tjgg'等,也就是无法加载模型因为最新版的llama-cpp-python不支持ggml文件格式了解决方案:1、降低版本(最简单):pipinstallllama-cpp-python==0.1.782、直接下载对应GGUF的模型3、利用llama.cpp内部转换函数进行转换参考出处:TheBloke/Llama-2-13B-GGML·Cou

视频音频转换:Movavi Video Converter 2022 Premium

MovaviVideoConverter2022Premium是一款功能强大的视频转换软件,由知名的Movavi公司开发。这款软件的主要特点是可以将视频文件转换成多种不同的格式,如AVI、MP4、MKV、FLV、3GP等,以满足用户在不同设备和平台上的需求。除了转换功能,MovaviVideoConverter2022Premium还提供了一系列强大的工具和功能。用户可以轻松地批量转换视频文件,进行视频编辑、音频提取、DVD转换等操作。软件支持多种视频和音频编解码器,如H.264、MPEG-4、AAC、MP3等,使得用户可以更好地管理和处理媒体文件。MovaviVideoConverter20