错误的：因为在组合逻辑中用了非阻塞赋值。 纠正后：
LLMs之llama_7b_qlora：源代码解读inference.py(基于合并后的权重文件进行模型推理)将基于之前合并Lora模型权重后的hl_llama_7b模型进行文本生成(基于用户交互输入的上下文生成新文本)目录
相关博客【深度学习】【分布式训练】Collective通信操作及Pytorch示例【自然语言处理】【分布式训练及推理】推理工具DeepSpeed-Inference【自然语言处理】【chatGPT系列】大语言模型可以自我改进【自然语言处理】【ChatGPT系列】WebGPT：基于人类反馈的浏览器辅助问答【自然语言处理】【ChatGPT系列】FLAN：微调语言模型是Zero-Shot学习器【自然语言处理】【ChatGPT系列】ChatGPT的智能来自哪里？【自然语言处理】【ChatGPT系列】ChainofThought：从大模型中引导出推理能力【自然语言处理】【ChatGPT系列】Instru
1简介如上图，主要采用jetson上编写python代码实现，支持离线语音唤醒、在线语音识别、大模型智能文档、在线语音合成。所需硬件如下：jetsonnano：linux科大讯飞麦克风硬件：AIUIR818麦克阵列开发套件+6麦阵列，支持离线语音唤醒USB免驱声卡+喇叭所需软件如下：科大讯飞在线语音识别API科大讯飞在线语音合成API语言大模型API视频示例：自己制作智能语音机器人，识别鸭脖和老鼠头_哔哩哔哩_bilibili2jetson安装pycharm安装pycharm主要是为了方便直接在jetson上进行python开发。1.下载地址下载PyCharm：JetBrains为专业开发者提
一、准备工具 二、烧录 三、搭配环境 四、试跑Yolov5 五、tensorRT部署yolov5前言：在工作或学习中我们需要进行部署，下面这篇文章是我亲自部署jetsonnano之后做出的总结，包括自己遇到一些报错和踩坑，希望对你们有所帮助: ）一、准备工具读卡器SD卡 小螺丝刀网线（更改语言需要网络）二、烧录烧录镜像就是要把SD卡里的东西给完全清除，好比我们电脑重装系统一样，把SD卡格式化。 插上读卡器后会自动识别U盘，我的电脑会识别很多，弹出很多个U盘选项，这个是正常现象，只格式化一个就可以了。1.在本地的电脑上下载烧录的镜像，可以去官网
基于JetsonNano板子搭建一个无人车，少不了减速电机驱动轮子滚动，那如何驱动呢？从Jetson.GPIO库文件来说，里面没有支持产生PWM的引脚，也就意味着Jetsonnano没有硬件产生PWM的能力，所以我们不得不使用别的方法产生PWM完成驱动控制，而刚好STM8解决了这一问题并且节约了它有限的GPIO资源，我们借助STM8这款MCU作为协处理器，大大增强了Jetsonnano的驱动能力，PWM的周期和占空比(在一个脉冲循环内，通电时间相对于总时间所占的比例)都完全可控。我们来看下它的参数：我们使用的是上图所示的QFN20封装的STM8，它主要参数特征如下：1.I2C接口，支持多路PW
基于JetsonNano板子搭建一个无人车，少不了减速电机驱动轮子滚动，那如何驱动呢？从Jetson.GPIO库文件来说，里面没有支持产生PWM的引脚，也就意味着Jetsonnano没有硬件产生PWM的能力，所以我们不得不使用别的方法产生PWM完成驱动控制，而刚好STM8解决了这一问题并且节约了它有限的GPIO资源，我们借助STM8这款MCU作为协处理器，大大增强了Jetsonnano的驱动能力，PWM的周期和占空比(在一个脉冲循环内，通电时间相对于总时间所占的比例)都完全可控。我们来看下它的参数：我们使用的是上图所示的QFN20封装的STM8，它主要参数特征如下：1.I2C接口，支持多路PW
LLMs之llama_7b_qlora：源代码解读inference_qlora.py(模型推理)使用LORA权重来初始化预训练的LLAMA模型来进行文本生成(基于用户交互输入的上下文生成新文本)目录
开启后的界面如下：安装Jetson的监视程序：“了解安装的Jetpack版本是多少？”“了解[GPU]的使用率？”“了解Jetson机器工作在什么模式下？”“了解CPU用了几个？““散热片好烫，了解风扇有在工作么？”有一个Jetson的小工具：Jtop（一个系统监视实用程序，可在终端上运行，并实时查看和控制NVIDIAJetson的状态），安装也非常方便，如果Jetson产品上已安装了JetpackSDK，可以按照如下步骤安装运行：安装及运行$sudoapt-getinstallpython3-pip$sudopip3installjetson-stats(包含jtop）$sudojtop非常
1.前言在Orin上启动CPHY相机模块时遇到了一些问题。将4台CPHY摄像机连接到Orin每个相机输出3VC图像camera1vc0---4096x3072@30fps---/dev/video0vc1---4096x3072@30fps---/dev/video1vc2---4096x3072@30fps---/dev/video2camera2vc0---4096x3072@30fps---/dev/video3vc1---4096x3072@30fps---/dev/video4vc2---4096x3072@30fps---/dev/video5camera3vc0---4096x3
