文章目录前引🚀YOLOv5-6.x源码分析（一）----detect.py1.导入需要的包2.执行main函数3.设置opt参数4.执行run函数4.1初始化一些配置4.2载入模型4.3加载数据4.4推理部分4.4.1热身部分4.4.2对每张图片/视频进行前向推理4.4.3NMS后处理除去多余的框4.4.4预测过程4.4.5打印目标检测结果前引这算是我的第一个正式博客文章吧，在准备动手写内容的时候，都有点无从下手的感觉。anyway，以后应该会写的越来越娴熟的。YOLO系列我已经用了接近一年了吧，从去年暑假开始学习，打算入坑深度学习，其中跑过demo，自己用Flask搭配YOLOv5写过网页端
目录LLaMA Overview 概述LlamaConfigclass transformers.LlamaConfigLlamaTokenizerclass transformers.LlamaTokenizerLlamaTokenizerFast
今天，Llama2宣布正式开源，免费用于研究和商用。下载地址：https://ai.meta.com/resources/models-and-libraries/llama-downloads/?utm_source=twitter&utm_medium=organic_social&utm_campaign=llama2&utm_cnotallow=card发布不到一周的Llama2，已经在研究社区爆火，一系列性能评测、在线试用的demo纷纷出炉。就连OpenAI联合创始人Karpathy用C语言实现了对Llama2婴儿模型的推理。既然Llama2现已人人可用，那么如何去微调实现更多可能的
在撰写内容时，有两个关键因素至关重要，“困惑度perplexity”和“爆发性burstiness”。困惑度衡量文本的复杂程度。而爆发性则比较句子的变化程度。人类倾向于以较大的爆发性写作，例如长句或复杂句与短句并存。人工智能生成的句子往往更加均一。在自然语言处理领域，Llama2和GPT-4是两个杰出的参与者，吸引了研究人员和爱好者的关注。这些大型语言模型展示出独特的功能和特点。虽然GPT-4由OpenAI已经发布一段时间，但Meta与微软合作推出了Llama2，这是LLaMa扩展语言模型的改进版本。让我们深入探讨这两个模型之间的关键区别，以了解它们的特点之所在。Llama2：简单易用Llam
进入2023年7月，大语言模型（LLM）的发展进入了新阶段，开源成为一个火热的主题。7月6日，上海人工智能实验室与商汤科技等联合发布了书生·浦语开源体系（https://github.com/InternLM），不仅开源了书生·浦语的轻量版本（InternLM-7B），还率先开源了从数据、训练到评测的全链条工具体系，并提供完全免费的商用许可；7月14日，智谱科技开放ChatGLM2-6B免费商用；7月19日，Meta开源了性能更强的Llama-2，也提供了更加宽松的商用许可。面对语言模型的新一波开源浪潮，图灵奖得主YannLecun在推特上评价：Thisisgoingtochangethela
在我python虚拟环境有所有包的情况下，我不需要用setup.py把这个ldm库安装到我的python虚拟环境，秩序要直接运行scripts/txt2img.py即可有两种方法1、直接把txt2img.py从scripts目录移动到根目录，然后运行即可2、不用移动，但不能直接使用pythonscripts/txt2img.py，因为这个命令把txt2img.py当助主模块来运行，即__name__==__main__，此时txt2img.py所在的scripts目录不会被加入到sys.path中，因此importldm里的东西会找不到。此时只需要使用python-mscripts.txt2i
GitHub：GitHub-ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca:中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地CPU/GPU训练部署(ChineseLLaMA&AlpacaLLMs)中文LLaMA模型中文LLaMA模型在原版的基础上扩充了中文词表，使用了中文通用纯文本数据进行二次预训练。模型名称训练数据重构模型[1]大小[2]LoRA下载[3]Chinese-LLaMA-7B通用20G原版LLaMA-7B770M[百度网盘][GoogleDrive]Chinese-LLaMA-Plus-7B ⭐️通用120G原版LLaMA-7B790M
你有没有想过仅用C语言去推理一个Llama2的baby模型？没有？现在就能做到了！就在刚刚过去的这个周末，OpenAI科学家AndrejKarpathy做了一个非常有趣的项目——llama2.c。项目灵感正是来自于之前的明星项目——llama.cpp首先，在PyTorch中训练一个较小的Llama2模型。然后，用500行代码在纯C环境下进行推理，并且无需任何依赖项。最后得到的预训练模型（基于TinyStories），可以在MacBookAirM1CPU上用fp32以每秒18个token的速度生成故事样本。图片llama2.c一经发布，就在GitHub上速揽1.6k星，并且还在快速攀升中。图片项
这一周来，Meta开源的Llama2火遍了整个AI社区。这不，连特斯拉前AI总监、年初重回OpenAI的AndrejKarpathy也坐不住了。他利用周末时间，做了一个关于Llama2的有趣项目——「llama2.c」。图片GitHub地址：https://github.com/karpathy/llama2.c具体是什么呢？他表示「llama2.c」可以让你在PyTorch中训练一个babyLlama2模型，然后使用近500行纯C、无任何依赖性的文件进行推理。并且，这个预训练模型能够在M1芯片的MacBookAir上以fp32的浮点精度、18tok/s的速度对故事进行采样。Karpathy介
生成式语言大模型，随着chatgpt的爆火，市场上涌现出一批高质量的生成式语言大模型的项目。近期百度飞桨自然语言处理项目paddlenlp发布了2.6版本。更新了以下特性：全面支持主流开源大模型Bloom,ChatGLM,GLM,Llama,OPT的训练和推理；TrainerAPI新增张量训练能力,简单配置即可开启分布式训练；新增低参数微调能力PEFT,助力大模型高效微调。其中chatglm与llama是生成式语言大模型中市场认可度相对较高的两款生成式语言模型。分布式多机多卡的深度学习训练有多种模式，其中概括而言是数据并行与模型并行。数据并行参数量受限制于显存，所以模型的参数量上限相对低于模型
