Chinese-llama-2部署踩坑记录1.Chinese-LLaMA-Alpaca-2A.部署a.inference_with_transformers_zhb.textgenerationwebui_zhc.api_calls_zhd.llamacpp_zhe.privategpt_zhf.langchain_zhToolGithub1.Chinese-LLaMA-Alpaca-2A.部署a.inference_with_transformers_zh本地命令行方式交互pythonscripts/inference/inference_hf.py--base_modelmeta-llam
目录 一、总结：四种方法如下 method1（全局设置） method2（全局设置） method3（局部设置） method4（局部设置）二、查看matplotlib中的字体三、 查看电脑的中文字体及导入到matplotlib1.打开应用字体册2.点击左侧的中文字体3.右边显示了很多中文字体，右击字体，选择在访达中访问，就可以查看字体的位置及其名称4.使用字体三、4种方法具体代码示例方法一方法二方法三方法四 一、总结：四种方法如下 method1（全局设置）importmatplotlib.pyplotasplt#后面的方
本文作为入门VideoCaption/视频字幕的随笔记录，用于查漏补缺和回顾，难免有疏漏和不足指出，烦请指出！一、指标 VideoCaption/视频字幕常用的标准指标有四种：BLEU-1[1]，BLEU-2[1]，BLEU-3[1]，BLEU-4[1]，ROUGE-L[2]，METEOR[3]，CIDEr[4]，SPICE[5]，这些指标在论文中又分别可能会记为B@1，B@2，B@3，B@4，R，M，C，S。1.1、BLEU-n BLEU，全称为BilingualEvaluationUnderstudy，中文意思是双语评估替补,用于机器翻译任务的评价。BLEU的总体思想
一、配置环境1、打开colab，创建一个空白notebook，在[修改运行时环境]中选择15GB显存的T4GPU.2、pip安装依赖python包!pipinstalltransformers!pipinstallsentencepiece!pipinstalltorch!pipinstallaccelerate注意此时，安装完accelerate后需要重启notebook，不然报如下错误：ImportError:Usinglow_cpu_mem_usage=Trueoradevice_maprequiresAccelerate:pipinstallaccelerate注：参考文章内容[1]不
【文本生成评价指标】BLEU原理及代码示例py【文本生成评价指标】METEOR原理及代码示例py【文本生成评价指标】DISTINCT原理及代码示例py【文本生成评价指标】文本生成客观评价指标总结py1.ROUGE原理在自然语言处理中，ROUGE是一种广泛使用的自动文本评估指标，用于比较生成文本和参考文本之间的相似度。ROUGE可以看做是BLEU的改进版，专注于召回率而非精度。换句话说，它会查看有多少个参考译句中的n元词组出现在了输出之中。ROUGE大致分为四种（常用的是前两种）：ROUGE-N（将BLEU的精确率优化为召回率）ROUGE-L（将BLEU的n-gram优化为公共子序列）ROUGE
最近在执行一些跨库关联查询语句的时候提示了“Cannotresolvethecollatiorconflictbetween"Chinese_PRC_CiAs"and"soLLatini_General_CPi_CiAs"intheequaltolperatn”的错误，查询整理一下相关资料如下：排序规则排序规则指定表示数据集中每个字符的位模式。排序规则还确定数据的排序和比较规则，单个库可能存在多个不同的排序规则，通过语句SELECTCONVERT(nvarchar(128),SERVERPROPERTY('collation'));可以查询当前实例的排序方式.排序规则冲突原因当连接有两个不同排
1.简介：组织机构：Meta（Facebook）代码仓：GitHub-facebookresearch/llama:InferencecodeforLLaMAmodels模型：chinese-alpaca-2-7b-hf、text2vec-large-chinese下载：使用百度网盘和huggingface.co下载硬件环境：暗影精灵7PlusWindows版本：Windows11家庭中文版InsiderPreview22H2内存32GGPU显卡：NvidiaGTX3080Laptop（16G）阅读这篇：https://zhuanlan.zhihu.com/p/644500258LangCha
文章目录论文信息Abstract1.Introduction2.Methodology2.1TheMainModel2.2ContrastiveLoss2.3ImplementationDetails(Hyperparameters)3.Experiments代码实现个人总结值得借鉴的地方论文信息论文地址：https://arxiv.org/pdf/2210.17168.pdfAbstract论文提出了一种token-level的自蒸馏对比学习(self-distillationcontrastivelearning)方法。1.Introduction传统方法使用BERT后，会对confusi
训练生成效果评测FastchatChatbotArena推出了模型在线对战平台，可浏览和评测模型回复质量。对战平台提供了胜率、Elo评分等评测指标，并且可以查看两两模型的对战胜率等结果。生成回复具有随机性，受解码超参、随机种子等因素影响，因此相关评测并非绝对严谨，结果仅供晾晒参考。⚔️模型竞技场：http://llm-arena.ymcui.com系统对战胜率（无平局）↓Elo评分Chinese-Alpaca-2-13B-16K86.84%1580Chinese-Alpaca-2-13B72.01%1579Chinese-Alpaca-Pro-33B64.87%1548Chinese-Alpa
1.简介：组织机构：Meta（Facebook）代码仓：GitHub-facebookresearch/llama:InferencecodeforLLaMAmodels模型：llama-2-7b、Chinese-LLaMA-Plus-7B（chinese_llama_plus_lora_7b） 下载：使用download.sh下载硬件环境：暗影精灵7PlusWindows版本：Windows11家庭中文版InsiderPreview22H2内存32GGPU显卡：NvidiaGTX3080Laptop（16G）在https://blog.csdn.net/snmper/article/deta
