一.引言LLM量化是将大语言模型进行压缩和优化以减少其计算和存储需求的过程。博主在使用LLaMA-33B时尝试使用量化加载模型，用传统API参数控制量化失败，改用其他依赖尝试成功。这里先铺下结论:◆Load_in_8bit✔️◆Load_in_4bit❌二.LLaMA量化尝试1.Load_in_8bitByAPI❌model=LlamaForCausalLM.from_pretrained(args.base_model,config=config,torch_dtype=compute_type,low_cpu_mem_usage=True,load_in_8bit=True,device
我正在用python3.5做一个scrapy然后发生了这件事:Traceback(mostrecentcalllast):File"F:/PyCharm/xiaozhou/main.py",line6,incmdline.execute("scrapycrawlnvospider".split())File"F:\Python3.5\lib\site-packages\scrapy\cmdline.py",line108,inexecutesettings=get_project_settings()File"F:\Python3.5\lib\site-packages\scrapy\
我有一个带有MongoDB的环回应用程序，如下所示，但是我的问题是关于我终端上的一条消息(不是错误)所以我的终端看起来像这样:dishessettings.validateUpsertwasoverridentofalseCommentssettings.validateUpsertwasoverridentofalseWebserverlisteningat:http://localhost:3000BrowseyourRESTAPIathttp://localhost:3000/explorer我的应用程序文件夹的路径....>Node。如您所见，服务器运行没有错误。该消息的含义是
我看到了1:N解决此类问题的方法，但他们似乎没有读到1:1，这是使用MongoDB1.8、Mongoid2.0.0.rc.8、Rails3.0.5classCoachincludeMongoid::Documentfield:name,:type=>Stringbelongs_to:coached,:class_name=>Team,:inverse_of=>:coach,:foreign_key=>"coach_id"belongs_to:assisted,:class_name=>Team,:inverse_of=>:assist,:foreign_key=>"assist_id"
在Mongoid中，我如何实现ActiveRecord:through=>提供的相同功能？classAdvertiserincludeMongoid::Documentembeds_many:campaigns#howwouldIdothisembeds_many:advertisements,:through=>:campaignsendclassCampaignembedded_in:advertiserembeds_many:advertisementsendclassAdvertisementembedded_in:campaign#orthis?embedded_in:adv
我使用geonear查询已有一段时间了，但我似乎无法弄清楚如何将结果限制在特定半径内。例如，如何在这个查询中将搜索范围限制在20英里以内？Place.near(:coordinates=>location.reverse)#mustreversetheresultingcoordinatesarraybecausemongostoresthembackwards[lng,lat] 最佳答案 南北纬度差的弧度长度，在任何纬度上约为60海里、111公里或69法定英里；您可以阅读更多关于hereinwikipedia的信息或在mongo地
一、前言如何快速搭建图像分割网络？要手写把backbone，手写decoder吗？介绍一个分割神器，分分钟搭建一个分割网络。仓库的地址：https://github.com/qubvel/segmentation_models.pytorch该库的主要特点是：高级API（只需两行即可创建神经网络）用于二元和多类分割的9种模型架构（包括传奇的Unet）124个可用编码器（以及timm的500多个编码器）所有编码器都有预先训练的权重，以实现更快更好的收敛训练例程的流行指标和损失二、快速引入—使用SMP创建您的第一个分割模型分割模型只是一个PyTorchnn.Module，创建起来很简单：impor
笔者的个人思考为什么不直接用DINO,而是用2D-UNet先做了一次蒸馏,直接用DINO会有什么问题呢？中间worldmodel部分是transformerbased的,能否直接复用现有的LLM+adapter的方式;这种方法理论上能否开车,文章里只有一个videodecoder输出video,文章中说现在还没有实时运行,但是如果不考虑实时性,加一个actiondecoder来输出自车动作，理论上应该能够开车，但这样自回归的输出也应该有action部分;worldmodel部分编码的是2d的信息,如果把3d的信息也加上是不是会更通用一些;看文章发现是有好几个训练步骤的,比如先训练ImageTo
十一期间在家用期间研读了下Halcon的variation_model模型，基本上全系复现了他的所有技术要求和细节，这里做个记录。 其实这个模型的所有原理都不是很复杂的，而且Halcon中的帮助文档也讲的很是清楚，所以通过猜测、测试、编码基本能搞清楚是怎么回事。 关于这个模型，Halcon里有如下十来个函数： create_variation_model、prepare_variation_model,train_variation_model、compare_variation_model、prepare_direct_variation_model、clear_variation
