LLMs之llama_7b_qlora：源代码解读export_hf_checkpoint.py(模型权重合并文件)将LORA模型的权重合并回原始模型的权重(hf_llama_model+llama_7b_qlora)，并保存到指定的检查点文件中目录
2023年的深度学习入门指南(20)-LLaMA2模型解析上一节我们把LLaMA2的生成过程以及封装的过程的代码简单介绍了下。还差LLaMA2的模型部分没有介绍。这一节我们就来介绍下LLaMA2的模型部分。这一部分需要一些深度神经网络的基础知识，不懂的话不用着急，后面的文章我们都会介绍到。均平方根标准化RMSNorm是一种改进的LayerNorm技术，LayerNorm是Layernormalization，意思是层归一化。。层归一化用于帮助稳定训练并促进模型收敛，因为它具备处理输入和权重矩阵的重新居中和重新缩放的能力。RMSNorm是2019年的论文《RootMeanSquareLayerN
最近几年机器学习概念随着stablediffusion以及大语言模型变得流行起来，似乎到了有必要去了解一下的时候了。作为一个后端工程师，我除了Python之外对相关概念基本没有多少了解，只看过一些科普性质的关于机器学习的介绍。Meta的llama2这几天开源出来了，并且内部训练的模型权重也可以开放商业使用，准备尝试在本地运行，记录一下折腾过程。首先要说明的是，运行llama2有多种不同的方式，只要使用meta放出来的模型权重文件就可以。这里先尝试直接用meta官方的实现来测试，按照meta的说法，这只是个最简单的实现，基于pytorch。获取代码已经安装依赖首先第一步就是clone相关代码，位
近日，Meta发布了LLama的最新版本——LLama2，尽管其对中文的处理能力尚有待提升，但其整体表现无疑是令人瞩目的。在发布当天，我便迫切地将其下载下来进行试用，发现相比之前的版本，LLama2在多个方面都实现了显著的进步，特别是在编程能力上的提升更为显著。在此，我与诸位分享一下如何在Linux环境下部署LLama2模型，以及如何将该模型如何利用YourChat在团队中进行共享。一、下载注册模型首先，我们需要访问此网址https://ai.meta.com/resources/models-and-libraries/llama-downloads/，并提供一些基本信息。所需填写的信息包括
论文地址：https://ai.meta.com/research/publications/llama-2-open-foundation-and-fine-tuned-chat-models/ Github地址：https://github.com/facebookresearch/llamaLLaMA2介绍 Meta之前发布自了半开源的大模型LLaMA，自从LLaMA发布以来，基于它的扩展模型就层出不穷，尤其是羊驼系列，我最近正在总结这些大模型，感兴趣的读者可以阅读：LLaMA以及其扩展模型总结（一） 今天Meta公司发布了LLaMA2版本，是开源可商用的版本，而且在模型和效
2023年的深度学习入门指南(19)-LLaMA2源码解析上一节我们学习了LLaMA2的补全和聊天两种API的使用方法。本节我们来看看LLaMA2的源码。补全函数text_completion源码解析上一节我们讲了LLaMA2的编程方法。我们来复习一下：generator=Llama.build(ckpt_dir=ckpt_dir,tokenizer_path=tokenizer_path,max_seq_len=max_seq_len,max_batch_size=max_batch_size,)prompts=["上下五千年，英雄万万千。黄沙百战穿金甲，不破楼兰终不还",]results=
VideoPlayer组件：用于在游戏中播放视频的组件。它提供了一系列属性来控制视频的播放、显示和交互。1.Source（视频源）：用于指定视频的来源。可以选择两种不同的视频源类型：（1）VieoClip（视频片段）：用于指定要播放的视频片段。你可以将视频片段拖放到该属性中，或者通过代码设置。（2）URL：通过指定视频的URL来播放网络视频（有网才行），或点击Browse浏览使用本地视频2.PlayOnAwake（自动播放）：确定是否在VideoPlayer组件启用时自动播放视频。如果设置为True，视频将在游戏开始时自动播放；如果设置为False，则需要通过代码或其他方式触发播放。3.Wai
MetaAI在本周二发布了最新一代开源大模型Llama2。对比于今年2月发布的Llama1，训练所用的token翻了一倍，已经达到了2万亿，对于使用大模型最重要的上下文长度限制，Llama2也翻了一倍。在本文，我们将紧跟趋势介绍如何在本地CPU推理上运行量化版本的开源Llama2。量化快速入门我们首先简单介绍一下量化的概念：量化是一种减少用于表示数字或值的比特数的技术。由于量化减少了模型大小，因此它有利于在cpu或嵌入式系统等资源受限的设备上部署模型。一种常用的方法是将模型权重从原始的16位浮点值量化为精度较低的8位整数值。llm已经展示了出色的能力，但是它需要大量的CPU和内存，所以我们可以
是否可以在iOS中使用视频(预渲染、使用H.264压缩)作为GL的纹理？如果可以，怎么做？以及任何播放质量/帧速率或限制？ 最佳答案 从iOS4.0开始，您可以使用AVCaptureDeviceInput将相机作为设备输入，并将其连接到AVCaptureVideoDataOutput并将您喜欢的任何对象设置为委托(delegate)。通过为相机设置32bppBGRA格式，委托(delegate)对象将从相机接收每一帧，格式非常适合立即处理glTexImage2D(或glTexSubImage2D，如果设备不支持非二次幂纹理；我认为M
是否可以在iOS中使用视频(预渲染、使用H.264压缩)作为GL的纹理？如果可以，怎么做？以及任何播放质量/帧速率或限制？ 最佳答案 从iOS4.0开始，您可以使用AVCaptureDeviceInput将相机作为设备输入，并将其连接到AVCaptureVideoDataOutput并将您喜欢的任何对象设置为委托(delegate)。通过为相机设置32bppBGRA格式，委托(delegate)对象将从相机接收每一帧，格式非常适合立即处理glTexImage2D(或glTexSubImage2D，如果设备不支持非二次幂纹理；我认为M
