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AI全栈大模型工程师(二十七)如何部署自己 fine-tune 的模型

服务器价格计算器火山引擎提供的这个价格计算器很方便,做个大概的云服务器GPU选型价格参考。其它服务厂商价格相差不是很多。https://www.volcengine.com/pricing?product=ECS&tab=2高稳定和高可用地部署模型序号模块名称描述1负载均衡将流入的请求分发到多个模型实例上,如Nginx,K8S等2模型服务层(TorchServe)托管模型的实际运行,可能涉及多个副本或节点3日志和监控收集服务日志,监控服务健康状况和性能,如Prometheus,Grafana4自动扩缩根据负载动态调整模型服务层的资源和实例数量这只是一个非常基础和简化的几个步骤。在真实的生产环境

2024年1月11日最热AI论文Top5:开源界Stable Diffusion杀手、Prompt-tuning、零和游戏博弈

本文整理了今日发表在ArXiv上的AI论文中最热门的TOP5。以下内容由 赛博马良-「AI论文解读达人」 智能体生成,人工整理排版。「AI论文解读达人」智能体可提供每日最热论文推荐、AI论文解读等功能。如需查看其他热门论文,欢迎移步saibomaliang.com ^_^TOP1PIXART-δ:FastandControllableImageGenerationwithLatentConsistencyModels标题:秒出大作!清华&HuggingFace联手打造PIXART-δ,图像生成速度提升7倍,开源界的StableDiffusion杀手标签:HuggingFace、Tsinghua

ios - Sencha Touch 2 : Works fine on browser, 请求在 PhoneGap 1.4 中不起作用

我有一个SenchaTouch2应用程序在Chrome中100%运行,但是当我将它包装在PhoneGap1.4中(对于使用Xcode的iPad2)时,ajax请求似乎不起作用。也许我错过了PhoneGap中的某些内容? 最佳答案 那是因为iOS安全限制。将您的域添加到白名单!http://davehiren.blogspot.de/2012/03/whitelist-rejection-error-in-xcode-for.html您的评论:ExternalHostsnegroesquisso.pt

Llama 2- Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models<2>

3.2人类反馈强化学习(RLHF)RLHF是一种模型训练过程,应用于微调的语言模型,以进一步使模型行为与人类偏好和指令遵循保持一致。我们收集代表根据经验采样的人类偏好的数据,人类注释者可以选择他们更喜欢的两个模型输出中的哪一个。这种人类反馈随后用于训练奖励模型,该模型学习人类注释者的偏好模式,然后可以自动执行偏好决策。3.2.1人类偏好数据收集接下来,我们收集人类偏好数据以进行奖励建模。我们选择二进制比较协议而不是其他方案,主要是因为它使我们能够最大限度地提高收集提示的多样性。尽管如此,其他策略仍然值得考虑,我们将其留到未来的工作中。我们的注释过程如下。我们要求注释者首先编写提示,然后根据提供

ImageBind-LLM: Multi-modality Instruction Tuning 论文阅读笔记

ImageBind-LLM:Multi-modalityInstructionTuning论文阅读笔记Method方法BindNetworkRMSNorm的原理及与LayerNorm的对比RelatedWord/PriorWorkLLaMA-Adapter联系我们本文主要基于LLaMA和ImageBind工作,结合多模态信息和文本指令来实现一系列任务。训练中仅使用图像文本信息作为多模态信息提取能力的训练数据(onlyleveragethevision-languagedataformulti-modalityinstructiontuning)。Github代码link.Method方法对于一

聊聊ChatGLM中P-tuning v2的应用

论文PDF地址:https://arxiv.org/pdf/2110.07602.pdf转载请备注出处:https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/P-Tuningv2摘录自第三部分桔色块指代可训练的promptembedding;蓝色块是由固定(冻结)的预训练语言模型存储或计算的embedding。DeepPromptTuningcontinuousprompts(连续提示)仅仅能够插入到inputembedding序列层。如此,有两个问题:首先由于序列长度的约束限制,可调参数的数量有限。其次,输入的embedding对模型预测有间接的影响。为了解决这些问题

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论文PDF地址:https://arxiv.org/pdf/2110.07602.pdf转载请备注出处:https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/P-Tuningv2摘录自第三部分桔色块指代可训练的promptembedding;蓝色块是由固定(冻结)的预训练语言模型存储或计算的embedding。DeepPromptTuningcontinuousprompts(连续提示)仅仅能够插入到inputembedding序列层。如此,有两个问题:首先由于序列长度的约束限制,可调参数的数量有限。其次,输入的embedding对模型预测有间接的影响。为了解决这些问题

javascript - 在 [FINE UPLOADER] 中显示以前上传的图像

我正在使用优秀的uploader插件上传图片。图片上传工作正常。我想做的是在图片上传后刷新页面时,上传者应该显示以前上传的图片。这是我的代码..$('#accordion').on('shown.bs.collapse',function(){activeShopId1=$(".collapse.in").attr("id");$('#'+activeShopId1+'#fine-uploader-gallery'+'.single-image').fineUploader({template:'qq-template-gallery',request:{endpoint:'uploa

论文学习——Tune-A-Video

Tune-A-Video:One-ShotTuningofImageDiffusionModelsforText-to-VideoGenerationAbstract本文提出了一种方法,站在巨人的肩膀上——在大规模图像数据集上pretrain并表现良好的texttoimage生成模型——加入新结构并进行微调,训练出一套oneshot的texttovideo生成器。这样做的优点在于利用已经非常成功、风格多样的图像扩散生成模型,在其基础上进行扩展,同时其训练时间很短,大大降低了训练开销。作为oneshot方法,tuneavideo还需要额外信息,一个文本-视频对儿作为demo。作者对于T2I(te

php - Fine Uploader 到 S3 桶得到 405 Method Not Allowed 错误

我一直在用头撞墙,完全被难住了。我正在尝试使用FineUploader将文件直接上传到我的AmazonS3存储桶。我基本上从fineuploader.com网页(将文件直接上传到AmazonS3)和服务器端PHP复制了代码。当我尝试上传文件时,我看到发送到签名端点的帖子似乎成功运行,但当它尝试上传到S3时,我收到405“方法不允许”错误。HTML$(document).ready(function(){$("#fine-uploader").fineUploaderS3({debug:true,request:{endpoint:'upload.roughdrag.com',acces