❤️觉得内容不错的话，欢迎点赞收藏加关注😊😊😊，后续会继续输入更多优质内容❤️👉有问题欢迎大家加关注私戳或者评论（包括但不限于NLP算法相关，linux学习相关，读研读博相关......）👈博主原文链接：https://www.yourmetaverse.cn/llm/188/6.10日更新增加了模型量化模型，现在的模型只需要一张A100（40GB显卡即可推理）（封面图由文心一格生成）大模型部署实战（一）——Ziya-LLaMA-13BZiya-LLaMA-13B是IDEA-CCNL基于LLaMa的130亿参数的大规模预训练模型，具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数
©PaperWeekly原创· 作者| 李忠利研究方向| 自然语言处理跟大家介绍一下自己最近训练的LLaMA模型——BiLLa:A Bilingual LLaMAwithEnhancedReasoningAbility.Github地址： https://github.com/Neutralzz/BiLLa HuggingFace模型： https://huggingface.co/Neutralzz/BiLLa-7B-LLM（语言模型BiLLa-7B-LLM） https://huggingface.co/Neutralzz/BiLLa-7B-SFT（指令微调模型BiLLa-7B-SFT）
一.简介在做webui自动化时，遇到操作视频的时候有时比较让人头疼，定位时会发现只有一个标签，用selenium来实现的话比较麻烦，使用js后我们只需定位到video标签，然后通过js中处理video的相关属性和方法就可实现，我们继续往下看。二.实例用法1.获取视频的总时长（duration）#document.querySelector('video').duration#js语法js="returndocument.querySelector('video').duration"print(driver.execute_script(js))2.获取当前播放的时长（currentTime）
小扎最近又摊上大事了。两位国会议员RichardBlumenthal（国会隐私，技术和法律委员会主席）和JoshHawley（国会隐私，技术和法律委员会成员）给小扎写了一封措辞严厉的质询函。两议员写信严厉质问小扎关于LLaMa的泄露事件要求小扎针对之前LLaMa模型在4chan被泄露这一事件，在15号之前回答几个关键问题。其中最严重的是这三个：在发布LLaMa之前，Meta有没有对泄露等情况做过风险评估？在发布LLaMa之后，Meta有没有采取任何措施防止模型泄露，或者减少模型泄露之后的危害？Meta是否使用了用户的数据来训练模型或者进行AI技术的研究？整封信措辞非常强硬，通篇都在说因为LLa
关键词：大模型，LLAMA，CUDA，模型训练1.基础环境OS：Ubuntu18.04GPU：4*A100(40G)(单机4卡A10040G)CUDA：11.7cuDNN：8.4.1(需要登录官网后下载)nccl：2.12.12(需要登录官网后下载)python：3.10(condacreate-nvllmpython=3.10)pytorch：2.0.0+cu117离线安装包地址LLaMA-7B/13B/30B/65B模型：下载地址，需要安装ipfs，也可通过pyllama进行下载：pipinstallpyllama-Upython-mllama.download--model_size7B
网址：https://minigpt-4.github.io/论文：MiniGPT-4:EnhancingVision-LanguageUnderstandingwithAdvancedLargeLanguageModels代码：https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4演示：MiniGPT-4-aHuggingFaceSpacebyVision-CAIR模型：Vision-CAIR/MiniGPT-4·HuggingFace主要思路如图所示：大致做法为：1，在语言特征方面：使用大型语言模型(LLM)--Vicuna（其中Vicuna是基于LLaMA构建的
ESP32-CAM使用MicroPython完成视频网络服务器（WebVideoStream)目录ESP32-CAM使用MicroPython完成视频网络服务器（WebVideoStream)开发环境准备软硬件集成架构说明手动安装microdot实时视频代码参考资料ESP32-CAM是安信可发布小尺寸的摄像头模组。该模块可以作为最小系统独立工作，尺寸仅为2740.54.5mm。ESP32-CAM可广泛应用于各种物联网场合，适用于家庭智能设备、工业无线控制、无线监控、人脸识别以及其它物联网应用，是物联网应用的理想解决方案。ESP32-CAM采用DIP封装，直接插上底板即可使用，实现产品的快速生产
llama模型已经开源很久了，所以拿做小的模型做了个简单尝试一、服务器购买与配置1.1服务器购买因为做简单尝试并不打算长期持有，所以以便宜、够用、好退货为主要参考依据购买阿里云服务器、我看7B的模型权重大小就13GB，所以先购入一个32GB内存的虚拟机CPU&内存:4核(vCPU)32GiB~操作系统:AlibabaCloudLinux3.2104LTS64位ARM版等保2.0三级版实例规格:ecs.…(升配前的机型忘记了)带宽：5M收费:大约1.4元/时但是后面加载模型的时候就坑了直接OOM,查报错如下：dmesg|egrep-i-B100'killedprocess'Killedproce
视频在当今社交媒体和互联网文化中扮演着愈发重要的角色，抖音，快手，B站等已经成为数以亿计用户的热门平台。用户围绕视频分享自己的生活点滴、创意作品、有趣瞬间等内容，与他人互动和交流。近期，大语言模型展现出了令人瞩目的能力。我们能否给大模型装上“眼睛”和“耳朵”，让它能够理解视频，陪着用户互动呢？从这个问题出发，达摩院的研究人员提出了Video-LLaMA，一个具有综合视听能力大模型。Video-LLaMA能够感知和理解视频中的视频和音频信号，并能理解用户输入的指令，完成一系列基于音视频的复杂任务，例如音/视频描述，写作，问答等。目前论文，代码，交互demo都已开放。另外，在Video-LLaMA
文章目录微调chinese-alpaca部署llama.cpp将FP16模型量化为4-bit项目地址：https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca微调chinese-alpaca本项目基于中文数据开源了使用中文文本数据预训练的中文LLaMA大模型（7B、13B）开源了进一步经过指令精调的中文Alpaca大模型（7B、13B）使用text-generation-webui搭建界面接下来以text-generation-webui工具为例，介绍无需合并模型即可进行本地化部署的详细步骤。1、先新建一个conda环境。condacreate-ntextge
