随着技术的发展，开发的复杂度也越来越高，传统开发方式将一个系统做成了整块应用，经常出现的情况就是一个小小的改动或者一个小功能的增加可能会引起整体逻辑的修改，造成牵一发而动全身。通过组件化开发，可以有效实现单独开发，单独维护，而且他们之间可以随意的进行组合。大大提升开发效率低，降低维护成本。组件化对于任何一个业务场景复杂的前端应用以及经过多次迭代之后的产品来说都是必经之路。组件化要做的不仅仅是表面上看到的模块拆分解耦，其背后还有很多工作来支撑组件化的进行，例如结合业务特性的模块拆分策略、模块间的交互方式和构建系统等等。本文给大家介绍的一款组件是：前端Vue自定义轮播图视频播放组件仿京东商品详情轮
使用QLoRA对Llama2进行微调是我们常用的一个方法，但是在微调时会遇到各种各样的问题，所以在本文中，将尝试以详细注释的方式给出一些常见问题的答案。这些问题是特定于代码的，大多数注释都是针对所涉及的开源库以及所使用的方法和类的问题。导入库对于大模型，第一件事是又多了一些不熟悉的Python库。!pipinstall-qpeft==0.4.0bitsandbytes==0.40.2transformers==4.31.0trl==0.4.7我们必须首先安装accelerate,peft,bitsandbytes,transformers和trl。除了transformers，其他的库都很陌生
最近使用pandagpt需要vicuna-7b-v0，重新过了一遍，前段时间部署了vicuna-7b-v3，还是有不少差别的，transforms和fastchat版本更新导致许多地方不匹配，出现很多错误，记录一下。更多相关内容可见Fastchat实战部署vicuna-7b-v1.3（小羊驼）_Spielberg_1的博客-CSDN博客一、配置环境condacreate-nfastchatpython=3.9#fastchat官方建议Python版本要>=3.8切换到fastchatcondaactivatefastchat安装torch==1.13.1torchvision==0.14.1t
就在刚刚，国内开源模型参数量纪录，又被刷新了！9月20日，上海人工智能实验室（上海AI实验室）与商汤科技联合香港中文大学和复旦大学，正式开源了200亿参数的InternLM-20B模型。项目地址：https://github.com/InternLM/InternLM魔搭社区：https://modelscope.cn/organization/Shanghai_AI_Laboratory这次的200亿参数版书生·浦语大模型，可以说是「加量不加价」，参数量还不到三分之一，性能却可以剑挑当今开源模型的标杆——Llama2-70B。而当前主流的开源13B模型们，则在所有维度上都被InternLM-
我需要为我的iOS应用播放来自多个视频源(Facebook和Instagram)的视频。我使用视频URL创建了一个AVPlayerItem，它适用于Instagram，但不适用于facebook。网址布局如下:Instagram:https://scontent.cdninstagram.com/t50.2886-16/xxx.mp4Facebook:https://www.facebook.com/video/embed?video_id=xxx有没有办法在AVPlayer中播放Facebook视频，还是应该使用UIWebview？ 最佳答案
论文笔记--Llama2:OpenFoundationandFine-TunedChatModels1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1预训练Pretraining3.1.1预训练细节3.1.2Llama2模型评估3.2微调Fine-tuning3.2.1SupervisedFine-Tuning(FT)3.2.2ReinforcementLearningwithHumanFeedback(RLHF)3.2.2.1偏好数据3.2.2.2RewardModeling(RM)3.2.2.3IterativeFine-Tuning3.2.3多轮对话一致性3.2.4RLHF结果3.3Safet
在ChatGPT引领的大型语言模型时代，一个绕不过去的话题就是「基于人类反馈的强化学习」（RLHF），不仅提升了语言模型的性能，也将人类社会的价值观注入到模型中，使得语言模型能够帮助用户解决问题，提高模型的安全性。不过在ChatGPT之后，大量模型和相关技术不断发布，RLHF也早已更新换代，并衍生出来一些无需人工的微调方法，效果提升也很明显。最近，LightningAI创始人、AI研究大牛SebastianRaschka发表了一篇博客，描述了Llama2中的RLHF机制和原版相比做出了哪些改变和提升，还介绍了几个RLHF算法的替代方案。经典LLM的训练流程目前最先进的、基于Transforme
模型越大，能力越强吗？然而，事实并非如此。近日，微软研究人员推出了一个模型phi-1.5，仅有13亿参数。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2309.05463.pdf具体来说，在常识推理、语言技能，phi-1.5表现与其他模型相当。同时在多步推理上，远远超过其他大模型。phi-1.5展现出了许多大模型具备的能力，能够进行「一步一步地思考」，或者进行一些基本上下文学习。小模型，大用处当前，大模型的主要改进似乎主要与参数规模挂钩，最强大的模型接近万亿参数，训练的数据也需要万亿个token。那么，随着一个问题就来了：模型参数越大，性能就越高吗？这不仅仅是一个学术问题，回答这个问
公司最近项目需要实时播放摄像头传入的视频，支持rtmp，hls，rtsp格式视频。于是开始封装了一个简单的视视频播放器，刚开始使用的React-palyer但是React-player好像不支持rtmp，于是选择了Video.js。废话不多说上代码。一.安装依赖这里我们使用了5.18.4版本，为什么不用高版本，6,7版本需要安装videojs-flash，我在导入videojs-flash时webpack5总是报错，所以最后选择5.18.4版本，5.18.4版本可以直接播放rtmp格式视频文件，播放hls格式文件需要安装videojs-contrib-hls.js。二.代码演示1.导入依赖2.
我想知道我对zeromq的想法是否正确？我正在考虑使用zeromq编写一个点对点聊天应用程序，但当我进一步阅读它时，zeromq似乎比人们使用的(tcp套接字)更底层。zeromq是否适合编写点对点聊天应用程序，或者这个用例不适用？ 最佳答案 首先，我不同意你关于zeromq比套接字更低级的说法。AFAICTzeromq提供了一个类似于套接字API的API。然而，它还可以处理其他事情，例如使用相同的发送调用向多个客户端发送消息。其次，您的问题不是很清楚:好是什么意思:易于编写(因为您指的是低级)、可靠、足够高效等？您可以使用任何您想
