我正在尝试按照本文中的指南使用Retrofit2和RxJavahttps://inthecheesefactory.com/blog/retrofit-2.0/en在“RxJava与CallAdapter的集成”部分"解释了如何使用RxJava进行改造Retrofitretrofit=newRetrofit.Builder().baseUrl("http://api.nuuneoi.com/base/").addConverterFactory(GsonConverterFactory.create()).addCallAdapterFactory(RxJavaCallAdapterF
大语言模型(LLM)压缩一直备受关注，后训练量化（Post-trainingQuantization) 是其中一种常用算法，但是现有PTQ方法大多数都是integer量化，且当比特数低于8时，量化后模型的准确率会下降非常多。想较于Integer(INT)量化，FloatingPoint(FP)量化能更好的表示长尾分布，因而越来越多的硬件平台开始支持FP量化。而这篇文章给出了大模型FP量化的解决方案。文章发表在EMNLP2023上。论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.16836代码地址：https://github.com/nbasyl/LLM-FP4要了解本文，必须
我是Python的新手，我正在研究的项目的总体目标是设置一个SQLiteDB，将来将允许非编程人员轻松参赛（这是针对一小部分技术上能力的人）。我现在试图完成此操作的方式是让人们通过简单的文本编辑器将其新数据输入作为.py文件保存，然后在将值输入DB的函数中打开。到目前为止，我已经：defnewEntry(material=None,param=None,value=None):ifparam=='density':print('Thedensityof%sis%s'%(material,value))importfileinputforlineinfileinput.input(files=(
一、问题发生环境python可以把C/C++代码编译并打包为pyd模块，从而可以使python脚本直接调用C/C++模块功能。我在执行pythonsetup.pybuild_ext--inplace时遇到了缺失cl.exe的错误提示，然后用pip安装了cl。再次编译，提示cl:error:nosuchoption:-I，改变cl版本仍然不行，百思不得其解。二、解决办法后来意识到C/C++模块的编译实际上还是python调用专门的C/C++编译器进行编译的，在另一台电脑上全新的环境上运行，发现系统默认执行的是MicrosoftVisualC++（14.0以上版本）下的cl来编译C/C++，而不是
在Python模块中，__init__.py文件是一个特殊的文件，它位于包（Package）目录中，并且在导入包时会被自动执行。下面是关于__init__.py文件的详细介绍：包的初始化__init__.py文件的主要作用是初始化包。当导入一个包时，Python解释器会首先执行该包下的__init__.py文件。我们可以在__init__.py文件中执行一些初始化操作，例如设置包的全局变量、导入特定模块或子包等。#__init__.pyprint("Initializingmy_package...")#设置包级别的变量package_variable=10#导入模块或子包from.impor
使用transformers加载decapoda-research/llama-7b-hf的踩坑记录。ValueError:TokenizerclassLLaMATokenizerdoesnotexistorisnotcurrentlyimported.解决办法：https://github.com/huggingface/transformers/issues/22222将tokenizer_config.json中LLaMATokenizer改为LlamaTokenizer。RecursionError:maximumrecursiondepthexceededwhilegettingth
增加LLM上下文长度可以提升大语言模型在一些任务上的表现，这包括多轮长对话、长文本摘要、视觉-语言Transformer模型的高分辨4k模型的理解力以及代码生成、图像以及音频生成等。对长上下文场景，在解码阶段，缓存先前token的Key和Value（KV）需要巨大的内存开销，其次主流的LLM模型在推理的时候上下文长度都小于等于训练时的上下文长度。为了约束长文本时缓存先前KV的内存和计算量，很容易想到的方法是对KV进行加窗选择，这样可以限制参与当前token计算的KV历史数量，将内存和计算量约束在可控的范围内。Llama2官方支持的标准版模型（下称基座模型）上下文长度是是4k，而Chinese-
LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展(中文标记的新词汇)进而实现持续预训练、(init_model.py文件)实现过计算均值来扩展模型的嵌入层以适应新的词汇表，然后保存扩展后的模型、(prepare_pretrain_dataset.py文件)将原始数据集进行处理和切片并保存为JSONL格式和Arrow格式目录
1、LLaMa模型代码： GitHub-facebookresearch/llama:InferencecodeforLLaMAmodels 不同模型对参数规模要求不同，有7B、13B、30B(33B)和65B四个数据规模。ModelMP7B113B230B（33B)465B82、环境检查 （1）、检查CUDA环境是否已安装（没有的话先安装CUDA）： （2）、检查是否已安装Pytorch（没有的话先安装Pytorch）： 3、LLaMa模型下载： （1）、7B模型： nyanko7/LLaMA-7Batmain(huggingface.co) （2）、13B模型： elin
