我在我的电脑上安装了msysgit。我将它配置为在家里与github一起工作，一切都很顺利。在工作中它不会:D:\rails_tutorial_projects\first_app>gitpush--verbosePushingtogit@github.com:Monomachus/DemoRubyApp.gitssh:connecttohostgithub.comport22:Badfilenumberfatal:Theremoteendhungupunexpectedly我阅读了智能HTTP支持https://github.com/blog/642-smart-http-suppo
我在我的电脑上安装了msysgit。我将它配置为在家里与github一起工作，一切都很顺利。在工作中它不会:D:\rails_tutorial_projects\first_app>gitpush--verbosePushingtogit@github.com:Monomachus/DemoRubyApp.gitssh:connecttohostgithub.comport22:Badfilenumberfatal:Theremoteendhungupunexpectedly我阅读了智能HTTP支持https://github.com/blog/642-smart-http-suppo
我通过将标签应用于夜间构建来使用标签。稍后，我想使用describe--tags--match的输出告诉我我的图像离每晚构建还有多远。这是用于QA测试。我刚刚在比当前标签旧的克隆中遇到错误。我运行了gitfetch--tags，所以我在gittag输出中看到了标签，但是当我运行gitdescribe--tags--match时,我得到fatal:Notagscandescribe.此时我无法执行gitpull来更新工作区。为什么会发生这种情况，是否有解决方法？非常感谢 最佳答案 我刚刚在使用gitversion2.8.3和命令git
我通过将标签应用于夜间构建来使用标签。稍后，我想使用describe--tags--match的输出告诉我我的图像离每晚构建还有多远。这是用于QA测试。我刚刚在比当前标签旧的克隆中遇到错误。我运行了gitfetch--tags，所以我在gittag输出中看到了标签，但是当我运行gitdescribe--tags--match时,我得到fatal:Notagscandescribe.此时我无法执行gitpull来更新工作区。为什么会发生这种情况，是否有解决方法？非常感谢 最佳答案 我刚刚在使用gitversion2.8.3和命令git
作为开发人员，面对堪称科技奇点爆发的ChatGPT，我们如何应对。当然是努力跟进，虽然ChatGPT不开源，但是有诸多不输ChatGPT的各类语言大模型LLM有分享。我们筛选出其中影响力较大的各个开源Github仓库，收录到类ChatGPT的各种语言大模型开源Github模型集合http://www.webhub123.com/#/home/detail?p=1YRcl-3fpAW收录后效果如下登录后可以像Github一样，一键fork所有代码库网址到我的收藏。可以完全自由免费的管理超过20000多个网址，而且层次化视图管理，远比Github混乱的仓库看着效果好。GitHub-nichtd
LLM之prompt提示词Author：OnceDayDate：2023年4月30日参考文章：中文完整版全9集ChatGPT提示工程师｜AI大神吴恩达教你写提示词ChatGPTShortcut-简单易用的ChatGPT快捷指令表，让生产力倍增！标签筛选、关键词搜索和一键复制Prompts|Tagfiltering,keywordsearch,andone-clickcopyprompts(aishort.top)1.概述如同ChatGPT的通用大模型需要使用指令式微调来获取更好的输出效果。首先可以使用分割符去分割提示(指令)和问题，如下:三引号(triplequotes)，"""三个反引号(t
LLM-SFT中文大模型微调(LLM-SFT),支持模型(ChatGLM,LlaMA,Bloom),支持(LoRA,QLoRA,DeepSpeed,UI,TensorboardX),支持(微调,推理,测评,接口)等.项目地址https://github.com/yongzhuo/LLM-SFT踩坑LoRA:ChatGLM已经微调比较好了,垂直领域数据继续微调甚至会带来性能下降,建议至多不超过200w-epoch(R=8的情况);QLoRA:不要使用.cuda(),GPU至少为英伟达图灵架构往上【备注】当前(2023.06)QLoRA只是节约显存,并不能加速训练;LoRA权重Bloomz-7B-
【人工智能】LLM大型语言模型发展历史文章目录【人工智能】LLM大型语言模型发展历史前言一、发展历史通过编写一系列的规则尝试使用神经网络模型深度学习:基于递归神经网络GPT.x——基于Transformer模型二、技术原理编码器和解码器自注意力机制最大似然估计什么是“所有样本的联合概率分布”？三、应用场景1.文本生成2.语言翻译3.文本分类4.问答系统5.语音转换
简介：Meta开源了LLama，不过有很多限制，很难商业运用。于是现在MosaicML开发了MPT-7B模型，它是一个基于Transformer在1T文本/代码Token上训练出来的模型。该模型开源，与LLaMA-7B模型效果相匹配，而且可用于商业用途。代码：https://github.com/mosaicml/llm-foundry/模型：mosaicml/mpt-7b-instruct·HuggingFace演示：MPT-7B-Instruct-aHuggingFaceSpacebymosaicml博客：https://www.mosaicml.com/blog/mpt-7b看过资料后感
LocalAI是一个用于本地推理的与OpenAIAPI规范兼容的RESTAPI，它允许使用消费级硬件在本地或本地运行模型，支持llama.cpp、alpaca.cpp、gpt4all.cpp、rwkv.cpp、whisper.cpp、vicuna、koala、gpt4all-j、cerebras等大模型。推荐：用NSDT设计器快速搭建可编程3D场景。LocalAI的主要特性包括：OpenAI替代性RESTAPI支持多种模型第一次加载后，它会将模型加载到内存中以进行更快的推理支持提示模板使用C++绑定来实现更快的推理和更好的性能。LocalAI是一个社区驱动的项目，专注于让任何人都能访问AI。它
