转载请备注出处:https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote微调框架概述模型的微调有多种方式，对于入门的来说，一般都是基于官方的文档微调；最近发现很多开源库，其目的就是支持应用多种微调策略来微调模型，简化模型的微调门槛。比如ChatGLM-Efficient-Tuning、LLaMA-Factory。其架构逻辑如下：最近试玩了这两个框架，个人觉得蛮好的，先不说实际的调试效果，这取决于多种因素，总的来说还是很方便快捷的。方便快捷的基于多种微调策略调试LLM；同时支持多种数据集类型。LLaMA-Factory这个开源库相比较其余的库，更全面，更方便。有如下几点我是比
stablediffusion微调总结stablediffusion模型类别：SDSD2SDXLSDXLLCM（潜在一致性模型）SDXLDistilledSDXLTurbo安装accelerate通过pip安装配置accelerateconfig查看配置安装diffusers数据处理BLIP模型优化微调方法Dreambooth微调准备数据：模型训练脚本：模型推理：模型转换脚本：Dream+LORA微调模型训练脚本：模型推理脚本：FullFineTune数据格式：训练脚本：推理脚本LORA微调数据格式：训练脚本：推理脚本：stablediffusion模型类别：SDSD是一个基于latent的扩
我之前一直在使用CLIP/Chinese-CLIP，但并未进行过系统的疏导。这次正好可以详细解释一下。相比于CLIP模型，Chinese-CLIP更适合我们的应用和微调，因为原始的CLIP模型只支持英文，对于我们的中文应用来说不够友好。Chinese-CLIP很好地弥补了这方面的不足，它使用了大量的中文-文图对进行训练，与CLIP模型架构完全一致。下面我将从4部分对本篇章进行讲解，讲解CLIP的主要内容；讲解Chinese-CLIP的主要内容；CLIP/Chinese-CLIP代码微调；CLIP/Chinese-CLIP论文重点阅读CLIP:https://arxiv.org/abs/2103
已解决org.springframework.boot.context.embedded.EmbeddedServletContainerException嵌入式Servlet容器异常的正确解决方法，亲测有效！！！目录问题分析出现问题的场景报错原因解决思路解决方法总结SpringBoot应用程序通过自动配置和简化部署流程，使得开发现代JavaWeb应用变得更加快捷。其中，SpringBoot内置的嵌入式Servlet容器（如Tomcat、Jetty或Undertow）能够让我们无需部署到外部Web服务器即可运行应用。然而在使用过程中，可能会遇到EmbeddedServletContainerE
自我认知微调我们期望微调后的大模型是专属于我们自己的。比如询问大模型是谁或由谁训练的，大模型应当回复是由我们训练的。可以使用自我认知微调来实现这一点。自我认知微调与之前实践过的全参微调和LoRA微调并没有本质上的区别，我们既可以使用任意的微调方式来实现自我认知微调。区别在于，自我认知微调需要使用专门制作的自我认知数据集，并且往往需要混合一部分通用领域/垂直领域的数据集。混合数据集的原因是为了尽可能防止模型在进行自我认知学习的过程中遗忘掉之前的知识。在进行以下步骤之前，请先根据全参微调或LoRA微调配置好环境。编写自我认知微调脚本以下是一个使用LoRA进行自我认知微调的脚本：nproc_per_
我正在尝试使用SpringHATEOAS构建符合HAL的RESTAPI。经过一些摆弄后，我设法大部分按预期开始工作。(示例)输出现在看起来像这样:{"_links":{"self":{"href":"http://localhost:8080/sybil/configuration/bricks"}},"_embedded":{"brickDomainList":[{"hostname":"localhost","port":4223,"_links":{"self":{"href":"http://localhost:8080/sybil/configuration/bricks/l
Embedded注解如何影响数据库？SQL查询需要如何改变？使用注释的典型用例是什么？ 最佳答案 HowdoesEmbeddedannotationaffectthedatabase?完全没有影响。在ORM提供者层上，来自嵌入式实体的所有字段都与父实体合并，并被视为一直在那里声明的一样。换句话说，它的工作方式就像您将所有字段、getter和setter逐字复制到包含嵌入式对象的实体中一样。HowwillSQLqueriesneedtochange?他们不会。您无需更改任何内容。见上文。What'sthetypicalcaseforu
基于SWIFT和Qwen1.5-14B-Chat进行大模型LoRA微调测试环境准备基础环境操作系统：Ubuntu18.04.5LTS(GNU/Linux3.10.0-1127.el7.x86_64x86_64)Anaconda3：Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64根据服务器网络情况配置好conda源和pip源，此处使用的是超算山河源服务器硬件配置：CPU96核；GPU8×NVIDIAA10040GB环境安装通过源代码安装SWIFT:创建一个新的conda环境：condacreate--nameswiftpython=3.8激活刚刚创建的conda环境：condaa
自ChatGPT为代表的大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）出现以后，由于其惊人的类通用人工智能（AGI）的能力，掀起了新一轮自然语言处理领域的研究和应用的浪潮。尤其是以ChatGLM、LLaMA等平民玩家都能跑起来的较小规模的LLM开源之后，业界涌现了非常多基于LLM的二次微调或应用的案例。本项目旨在收集和梳理中文LLM相关的开源模型、应用、数据集及教程等资料，目前收录的资源已达100+个！目录技术交流1.模型1.1文本LLM模型1.2多模态LLM模型2.应用2.1垂直领域微调医疗法律金融教育科技自媒体电商网络安全2.2LangChain应用2.3其他应用3.数据集预训
LLMs之Llama270B：使用PyTorchFSDP微调Llama270B实现全部过程讲解之详细攻略目录使用PyTorchFSDP微调Llama270B引言FSDP工作流使用的硬件微调LLaMa270B面临的挑战解决上述挑战，微调出一个70B的模型准备工作微调应对挑战1应对挑战2应对挑战3注意力机制的性能瓶颈算子融合综合运用所有手段训练损失曲线总结使用PyTorchFSDP微调Llama270B地址文章地址：https://huggingface.co/blog/ram-efficient-pytorch-fsdp时间2023年9月13日作者SourabMangrulkarSylvainG
