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Video-LLaMa

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通义千问, 文心一言, ChatGLM, GPT-4, Llama2, DevOps 能力评测

引言“克隆dev环境到test环境,等所有服务运行正常之后,把访问地址告诉我”,“检查所有项目,告诉我有哪些服务不正常,给出异常原因和修复建议”,在过去的工程师生涯中,也曾幻想过能够通过这样的自然语言指令来完成运维任务,如今AI助手Appilot利用LLM蕴藏的神奇力量,将这一切变成了现实。 今年9月,数澈软件Seal(以下简称“Seal”)开源了一款面向DevOps场景的AI助手Appilot(github.com/seal-io/appilot),让工程师通过自然语言交互即可实现应用管理、环境管理、故障诊断、混合基础设施编排等应用生命周期管理功能。 目前Appilot以GPT-4为基准进行

android - BufferQueue 已被放弃 : When playing video with TextureView

每次我暂停我的Activity(实际上是Fragment)以转到另一个应用程序时,在使用onResume返回时我尝试恢复视频播放但它不播放:我得到一个空白屏幕。经调查,我在Logcat中看到以下内容E/BufferQueueProducer:[unnamed-23827-0]queueBuffer:BufferQueuehasbeenabandonedE/MediaPlayer:error(1,-38)E/MediaPlayer:error(1,-38)E/MediaPlayer:error(1,-38)E/MediaPlayer:error(1,-38)E/BufferQueuePr

全参数finetune Ziya-LLaMA-13B相关模型,目前支持数据并行+张量并行+ZeRO

全参数Finetune这个示例主要用于全参数finetuneZiya-LLaMA-13B相关模型,目前支持数据并行+张量并行+ZeROstep0环境安装gitclonegit@github.com:IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM.gitcdFengshenbang-LM/pipinstall--edit.step1下载示例数据Ziya-Finetune-Small,后续按照格式替换成自己的数据,目前代码直接用文件读取,非datasets读取,所以建议gitclone下来然后在配置里引用对应的数据路径gitlfsinstallgitclonehttps://huggingfa

Meta 介绍 AI 图像编辑工具 Emu Edit / Video:使用 1000 万个数据集训练,号称远超竞品

IT之家 11月20日消息,Meta 昨日宣布为 Facebook 和 Instagram 推出两款基于 AI 的图像编辑工具,分别是“EmuEdit”和“EmuVideo”,适用领域包括照片和视频,目前 Meta 公布了这两项AI工具的更多信息,IT之家整理如下。官方介绍称,EmuEdit模型仅用文字指令就可以准确编辑图像,而通过分解文字转视频(Text-to-Video,T2V)的生成过程,开发团队公布了一种名为EmuVideo的方法,可以改善最终生成视频的品质和多样性。据悉,EmuEdit号称是一种创新的影像编辑方法,目的是要简化各种影音操作任务,为视频编辑提供更多功能与更高的精确度。E

大模型Llama2部署,基于text-generation-webui、Llama2-Chinese

支持windows、linux,显存要求10G左右一、使用text-generation-webui部署参考安装教程:傻瓜式!一键部署llama2+chatglm2,集成所有环境和微调功能,本地化界面操作!Github地址:GitHub-oobabooga/text-generation-webui:AGradiowebUIforLargeLanguageModels.Supportstransformers,GPTQ,llama.cpp(ggml/gguf),Llamamodels.模型下载地址:meta-llama/Llama-2-13b-chat-hfatmain遇到的问题:Traceb

Llama2通过llama.cpp模型量化 Windows&Linux本地部署

Llama2通过llama.cpp模型量化Windows&Linux本地部署什么是LLaMA1and2LLaMA,它是一组基础语言模型,参数范围从7B到65B。在数万亿的tokens上训练的模型,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,而无需求助于专有和不可访问的数据集。特别是,LLaMA-13B在大多数基准测试中都优于GPT-3(175B),并且LLaMA65B与最好的型号Chinchilla-70B和PaLM-540B具有竞争力。Meta出品的Llama续作Llama2,一系列模型(7b、13b、70b)均开源可商用。Llama2在各个榜单上精度全面超过Llama1,同时也超

基于MindSpore的llama微调在OpenI平台上运行

基于MindSpore的llama微调在OpenI平台上运行克隆预训练模型克隆chatglm-6b代码仓,下载分布式的模型文件gitlfsinstallgitclonehttps://huggingface.co/openlm-research/open_llama_7b准备环境安装Transformerpipinstalltransformers执行转换脚本pythonmindformers/models/glm/convert_weight.py--pt_ckpt_path/home/ma-user/work/models/mindspore/pt_glm_6b.pth--ms_ckpt_

video视频背景层级过高解决方案

uni-app开发的项目中使用video标签设置视频做为页面背景,video标签层级过高,页面中内容不展示。官方提供了三种办法:1、cover-view、cover-imagecover-这个标签使用说明:这个标签APP端它不支持嵌套,就是就算这种都是不支持的,所以如果你的页面比较复杂的话这种方法是不行的,页面元素简单的话倒是可以直接用这个标签解决。2、subNVue原生子窗体(我的页面比较复杂我选用的这种方式解决的)前景:复杂的页面只有这种方法可以解决:subNvue使用指南在这里总结一下nvue写法的特点:(1)、文本只有写在标签内设置颜色字体样式才有效(2)、nvue中不支持%,vw,w

将 Llama2 中文模型接入 FastGPT,再将 FastGPT 接入任意 GPT 套壳应用,真刺激!

FastGPT是一个基于LLM大语言模型的知识库问答系统,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过Flow可视化进行工作流编排,从而实现复杂的问答场景!Llama2是Facebook母公司Meta发布的开源可商用大模型,国内的开源社区以及个人和机构也纷纷着手基于Llama2构建了中文版,并且还利用GGML机器学习张量库构建了可以在CPU上运行的Llama2中文版模型。今天我们来玩点刺激的!首先在CPU上运行一个开源的Llama2中文版模型,然后将这个模型接入到FastGPT的知识库中,最后再将FastGPT接入第三方任意GPT套壳应用。原文链接:https://forum.laf.

LLaMA-Adapter源码解析

LLaMA-Adapter源码解析伪代码deftransformer_block_with_llama_adapter(x,gating_factor,soft_prompt): residual=x y=zero_init_attention(soft_prompt,x)#llama-adapter:prependprefix x=self_attention(x) x=x+gating_factor*y#llama-adapter:applyzero_init_attention x=LayerNorm(x+residual) residual=x x=FullyConnectedLaye