昨天在github上看到一个在本地部署中文大模型的项目，和大家分享一下。先把地址po出来。项目名称：中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地部署(ChineseLLaMA&AlpacaLLMs)项目地址：https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca以下是原github中给出的体验GIF，可以看到这个模型还是具备一定的指令理解和上下文对话能力的。由于模型使用的是LoRA（一种高效模型训练方法），所以整个模型的参数量是比较小的（压缩包大概不到800M），但是需要和原版Facebook的权重进行结合才能使用。其实Facebook开源了，但又没完全开源
最近在开源社区，很多人都在探索大模型的优化方法。有一个叫llama.cpp的项目用原始C++重写了LLaMa的推理代码，效果极好，获得了人们的广泛关注。通过一些优化和量化权重，它能让我们在各种以前无法想象的硬件上本地运行LLaMa模型。其中：在谷歌Pixel5手机上，它能以1token/s的速度运行7B参数模型。在 M2芯片的MacbookPro上，使用7B参数模型的速度约为16token/s我们甚至于可以在4GBRAM的树莓派上运行7B模型，尽管速度只有0.1 token/sGitHub链接：https://github.com/ggerganov/llama.cpp我们知道，除了通用化能力
这是我的整个程序:importquandlprint("HelloWorld");结果是:Processfinishedwithexitcode-1073741819(0xC0000005)首先我导入了Quandl，但后来我收到了:ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'Quandl'然后我用谷歌搜索并阅读了将名称更改为quandl的建议。我已经在项目拦截器中安装了这个包，不过它的名字是Quandl。无论如何，看起来至少小写字母通过了编译。我在Windows10上运行我的程序。我的Python版本是3.7。我使用PyCharm。如果我尝试导入不同的包，那么它
SequenceLength是指LLM能够处理的文本的最大长度，越长，自然越有优势：更强的记忆性。更多轮的历史对话被拼接到对话中，减少出现遗忘现象长文本场景下体验更佳。比如文档问答、小说续写等当今开源LLM中的当红炸子鸡——LLaMA，第一版上下文长度是2048，第二版长度是4096。相比之下ChatGPT、GPT4已经支持到16k，Claude甚至支持到了100k。足以见得将LLaMA拉长是如此的任重而道远。本文将会介绍三种在旋转位置编码（RoPE）基础上扩充上下文的高性价比方案，在文末会介绍我的实践经验。线性插值法Kaiokendev的博客[1]中提到了方法，和Meta的一篇工作[2]不谋
到目前为止，我按照这个建议重新加载代码:https://code.google.com/archive/p/modwsgi/wikis/ReloadingSourceCode.wiki这有一个缺点，即代码更改仅每N秒检测一次。我可以使用N=0.1，但这会导致无用的磁盘IO。据我所知，linux内核的inotify回调可通过python获得。有没有更快的方法来检测代码更改并重新启动wsgi处理程序？我们在linux上使用守护进程模式。为什么要为mod_wsgi重新加载代码有人对我为什么想要这个很感兴趣。这是我的设置:大多数人使用“manage.pyrunserver”进行开发和其他一些w
使用VisualStudioCode的Python扩展，我可以选择一些代码，右键单击它，然后选择“在Python终端中运行选择/行”(或者，我可以按Shift+Enter)。但是，这会将选定的代码发送到终端Pane中的普通旧PythonREPL，而我想让这段代码在IPython中运行(不是QtConsole，只是基于终端的IPython)。是否可以将IPython设置为默认REPL？我尝试将/usr/local/bin/ipython3设置为我的默认Python环境，但这不起作用(它仍然执行普通的Python解释器)。FWIW，我在macOS上。 最佳答案
基于字节对齐、宏块宽高等因素，导致一个宽w高h的视频其实际参与编码的某一帧的宽高并不一定等于w和h，而是有一个ffmpeg称之为coded_width及coded_height的编码宽高。出于另一些原因，例如数据送出与读取、数据加载到纹理等需求，不仅需要知道wh，还需要知道其coded_width及coded_height（以下简称cwch），那么该如何尽可能早地获取到这两个值呢？解码之前获取不到cwch参考着FFmpeg源码中的示例编写的编解码库，使用avformat_open_input(&format_context,filename,nullptr,nullptr)打开文件，然后用av
我想知道是否可以在调试时(第一张图片)在VSCode中显示Pandas数据框，因为它在PyCharm中显示(第二张图片)？感谢您的帮助。df在vscode中打印:df在pycharm中打印: 最佳答案 截至January2021release在python扩展中，您现在可以在调试nativepython程序时使用内置数据查看器查看pandas数据帧。当程序在断点处暂停时，右键单击变量列表中的数据框变量并选择“在数据查看器中查看值” 关于python-在VSCode中漂亮地打印pandas
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