这里写自定义目录标题1.依赖2.缓存flutter_cache_manager3.视频video_player1.依赖video_player:^2.6.0flutter_cache_manager:^3.3.12.缓存flutter_cache_manager参考官方DefaultCacheManager代码，这里引入Config可以指定天数与最大个数.文件名video_cache.dartimport'package:flutter_cache_manager/flutter_cache_manager.dart';///TheDefaultCacheManagerthatcanbeeas
对于机器在内网，无法连接互联网的服务器来说，想要部署体验开源的大模型，需要拷贝各种依赖文件进行环境搭建难度较大，本文介绍如何通过制作docker镜像的方式，通过llama.cpp实现量化大模型的快速内网部署体验。一、llama_cpp介绍LLaMA全称是LargeLanguageModelMetaAI，是由Meta AI（原FacebookAI研究实验室）研究人员发布的一个预训练语言模型。该模型最大的特点就是基于以较小的参数规模取得了优秀的性能，模型参数量从7B到65B，与其他大型语言模型一样，LLaMA的工作原理是将一连串的单词作为输入，并预测下一个单词，以递归地生成文本。LLaMA.cpp
在MacM1上运行Llama2并进行训练Llama2是由领先的人工智能研究公司Meta（前Facebook）开发并发布的下一代大型语言模型(LLM)。它基于2万亿个公共数据token进行了预训练，旨在帮助开发人员和企业组织构建基于人工智能的生成工具和用户体验。Llama2在许多外部基准测试中都优于其他开源语言模型，包括推理、编码、熟练程度和知识测试。更关键的是，相比ChatGPT和Claude等闭源大模型，Llama2更加开放友好，可以免费用于研究和商业用途，并且可以方便地从Meta网站上下载。因此Llama2是进行大模型研究的理想选择。然而，Llama2对苹果M1芯片的支持不太好，如果你想在
我正在从PC上的VLC播放实时RTSP流到AndroidMediaPlayer类(都在同一本地网络上)。它播放流畅，没有错误-问题是屏幕上的解码视频比直播晚大约5到7秒。从调试和回调中，我可以看到实时数据在启动mMediaPlayer.prepareAsync()后onPrepared()我调用mMediaPlayer.start()。看起来这个start()播放了最初从准备阶段开始捕获的视频。我在start()之前和之后都尝试过seekTo(5000)，但它对延迟没有任何影响。对于实时视频通话应用程序，几秒钟的设置延迟是完全可以的，但是一旦出现视频，这种延迟对我来说是无法接受的。pu
LLMs之Chinese-LLaMA-Alpaca：基于单机CPU+Windows系统实现中文LLaMA算法进行模型部署(llama.cpp)+模型推理全流程步骤【安装环境+创建环境并安装依赖+原版LLaMA转HF格式+合并llama_hf和chinese-alpaca-lora-7b→下载llama.cpp进行模型的量化(CMake编译+生成量化版本模型)→部署f16/q4_0+测试效果】的图文教程(非常详细)目录相关文章论文相关
本想部署LLAMA模型，但是基于显卡和多卡的要求，很难部署在个人笔记本上，因此搜索发现有一个量化版本的LLAMA.cpp，部署过程和踩过的坑如下：1.配置环境（1）在GitHub-ggerganov/llama.cpp:PortofFacebook'sLLaMAmodelinC/C++中下载cpp到本地（2）创建conda环境condacreate--namellama.cpppython=3.9-ypipinstall-rrequirements.txt（3）安装Cmake在安装之前我们需要安装mingw,避免编译时找不到编译环境,按下win+r快捷键输入powershell，Set-Exe
据我了解，现代浏览器已经发展到标签可以播放HLS或MPEG-DASH流，而没有JavaScript。ShakaPlayer（https://github.com/google/shaka-player）似乎是一个JS库，用于...标签已经做到了。然而，它得到了积极的维护。Shaka提供了什么不是吗？我什么时候/为什么要使用它？看答案据我了解，现代浏览器已经发展到标签可以播放HLS或MPEG-DASH流而没有JavaScript的地步。不，事实并非如此。Safari本地支持HLS，但仅此而已。用于破折号和HLS的JavaScript库使用MediaSource扩展名（MSE）将数据推向浏览器的编
BuddyCompiler端到端LLaMA2-7B推理示例已经合并到buddy-mlir仓库[1]主线。我们在BuddyCompiler的前端部分实现了面向TorchDynamo的第三方编译器，从而结合了MLIR和PyTorch的编译生态。目前，前端部分可以覆盖LLaMA计算图，转换到MLIR后我们集成了部分向量化和并行优化，并在AVX512平台上进行了测试。整个推理过程可以跑通但还需要大量优化。以下是相关链接和现状：[E2E]BuddyCompiler端到端LLaMA2-7B推理示例[2][E2E]上述端到端推理示例目的是展示编译栈设计，并非完备的LLaMA问答工具[Frontend]Bud
最近，来自北大的研究人员提出了一种全新的视觉语言大模型——Video-LLaVA，为alignmentbeforeprojection提供了新颖的解决方案。与以往的视觉语言大模型不同，Video-LLaVA关注的是提前将图片和视频特征绑定到统一个特征空间，使LLM能够从统一的视觉表示从学习模态的交互。此外，为了提高计算效率，Video-LLaVA还联合了图片和视频进行训练和指令微调。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2310.01852.pdfGitHub地址：https://github.com/PKU-YuanGroup/Video-LLaVAHuggingface地址
资料链接论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2023/papers/Li_Progressive_Spatio-Temporal_Prototype_Matching_for_Text-Video_Retrieval_ICCV_2023_paper.pdf代码链接：https://github.com/imccretrieval/prost背景与动机文章发表于ICCV2023，来自中科大IMCC实验室。文本-视频检索是近年来比较新兴的领域，随着多模态和大模型的发展，这一领域也迸发出了前所未有的潜力。目前的主流方法是学习一个jointem
