【AI实战】llama.cpp量化cuBLAS编译；nvccfatal:Value'native'isnotdefinedforoption'gpu-architecture'llama.cpp量化介绍llama.cpp编译GPU版1.错误描述2.错误排查解决方法1.查找native2.修改Makefile源码3.重新编译测试参考llama.cpp量化介绍对于使用LLaMA模型来说，无论从花销还是使用体验，量化这个步骤是不可或缺的。llama.cpp量化部署llama参考这篇文章：【AI实战】llama.cpp量化部署llama-33Bllama.cpp编译GPU版1.错误描述与cuBLAS一
Text2Video-Zero:Text-to-ImageDiffusionModelsareZero-ShotVideoGeneratorsPaper:https://arxiv.org/abs/2303.13439Project:https://github.com/Picsart-AI-Research/Text2Video-Zero原文链接：Text2Video-Zero:Text-to-Image扩散模型是Zero-Shot视频生成器（by小样本视觉与智能前沿）目录文章目录Text2Video-Zero:Text-to-ImageDiffusionModelsareZero-Shot
一、下载示例 fromhuggingface_hubimportsnapshot_downloadrepo_id="THUDM/chatglm2-6b"local_dir='./chatglm2-6b/'cache_dir=local_dir+"/cache"whileTrue:try:snapshot_download(cache_dir=cache_dir,local_dir=local_dir,repo_id=repo_id,local_dir_use_symlinks=False,#不转为缓存乱码的形式,auto,Smallfiles(二、资源汇总ChineseLlama27B链接：L
目前扎克布格带来了最新的Llama2开源NLP大模型，目前有三个版本分别是70亿参数量，130亿参数量和700亿参数量，庞大的数据集和参数量保证了模型的强大，官网宣称性能与gpt4相比不落下风，又因为开源使得我们可以实现本地化gpt4的梦想并且免费！我们可以通过微调让其掌握我们更想让其清楚的知识。但是由于其参数量的庞大，可能很多的小伙伴的硬件无法顺利便捷的运行Llama2，在这里我分享一个方法可以实现一键部署，并且对配置没有任何要求！这里我们采用的是GoogleColab,具体步骤如下： 首先，点击GoogleColab打开链接，点击左上角文件按钮，位置如下图所示：
前言 Meta发布的一代LLaMA已经掀起了一股开源大模型热潮，也有很多相关工作不断涌现。最近Meta全新发布了Llama-2，效果更上一层楼。而且最重要的是模型可以相对随意分发了，不像一代一样，meta不让开发者发布基于llama模型训练出来的权重（原版当然更不可以）。既然有了Llama-2，国内开发者应该也会很快做出适配的吧。我大概搜索了一下github，以chinesellama2为关键字搜索，能看到已经有一些项目了。不过感觉其中有几个是挺像YX号的，为什么这么说呢，进去之后有卖课的PR（手动狗头）。所以这次还是选择之前一直评测的ChineseLLaMA&Alpaca项目的二代项
LlamaGPT一个自托管、离线、类似ChatGPT的聊天机器人，由Llama2提供支持。100%私密，不会有任何数据离开你的设备。推荐：用NSDT编辑器快速搭建可编程3D场景1、如何安装LlamaGPTLlamaGPT可以安装在任何x86或arm64系统上。首先确保你已安装Docker。然后，克隆此存储库并进入目录：gitclonehttps://github.com/getumbrel/llama-gpt.gitcdllama-gpt现在可以使用以下任何模型运行LlamaGPT，具体取决于你的硬件：模型大小使用的模型所需的最低RAM如何启动LlamaGPT7BNousHermesLlama
近期项目中，需要播放视频，最开始给了个测试接口是hls格式的，查了一下，使用了video.js插件来进行播放。后期又改成了flv视频，这里简单记录一下。1.下载video.js插件，以及contrib-hls播放插件，页面引入，这两个插件，以及样式 这里好像涉及到版本问题，高版本的video.js不用下载另一个插件，但是好像会有其他冲突。importVideojsfrom"video.js"import'video.js/dist/video-js.css';import'videojs-contrib-hls.js'2.页面相关配置return（）3.方法constvideoRef=Rea
前言最近，开源了可商用的llama2，支持长度相比llama1的1024，拓展到了4096长度，然而，相比GPT-4、Claude-2等支持的长度，llama的长度外推显得尤为重要，本文记录了三种网络开源的RoPE改进方式及相关源码的阅读。关于长度外推性：https://kexue.fm/archives/9431关于RoPE：https://kexue.fm/archives/82651、线性插值法论文：EXTENDINGCONTEXTWINDOWOFLARGELANGUAGEMODELSVIAPOSITIONINTERPOLATION链接：https://arxiv.org/pdf/230
项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用CSDN平台，自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力。专栏订阅：项目大全提升自身的硬实力[专栏详细介绍：项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）基于中文金融知识的LLaMA系微调模型的智能问答系统：LLaMA大模型训练微调推理等详细教学基于LLaMA系基模型经过中文金融知识指令精调/指令微调(
标题简介模型预训练预训练设置硬件资源与碳排放模型评估模型微调有监督微调基于人工反馈的强化学习（RLHF）人类偏好数据的收集奖励模型迭代微调过程多轮对话控制RLHF结果模型回答的安全性 一直以来，Llama模型被认为是AI社区最强大的开源模型，国内外众多的开源模型均是在其基础上二次训练/开发而来，如Alpaca模型、BELLEE模型、Guanaco模型、Vicuna模型。但由于开源协议问题，Llama模型一直无法被免费商用。上周，MetaAI团队开源了最新的大模型Llama2，其能力比肩ChatGPT，并且可免费商用，开源地址见这里，示例代码见这里，为大模型的开源再次推波助澜。值得一提的是，M
