草庐IT

tuning-primer

全部标签

MySQL调优工具:MySQLtuner.pl及tuning-primer.sh

一、概述MySQL调优工具是用于分析和优化MySQL数据库性能的软件工具。它们可以帮助识别潜在的性能瓶颈、优化查询性能、调整配置参数以及提高数据库的吞吐量和响应时间。今天分享2个常用的工具。mysqltuner.pl:一款免费的Perl脚本工具,用于检查和优化MySQL服务器的配置参数。MySQLTuner会分析MySQL的状态和配置,提供建议来改进性能和安全性。tuning-primer.sh:是一种Shell脚本工具,用于评估和优化MySQL服务器的配置参数。它可以帮助您检查MySQL服务器的状态和配置,并提供相应的建议和优化建议。二、解决方案1、mysqltuner.plmysqltun

基于 P-Tuning v2 进行 ChatGLM2-6B 微调实践

微调类型简介1.SFT监督微调:适用于在源任务中具有较高性能的模型进行微调,学习率较小。常见任务包括中文实体识别、语言模型训练、UIE模型微调。优点是可以快速适应目标任务,但缺点是可能需要较长的训练时间和大量数据。2.LoRA微调:通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量,不改变预训练模型参数,新增参数。优点是减少了微调的参数量和成本,同时能达到与全模型微调相近的效果。3.P-tuningv2微调:引入了prefix-tuning的思想,每一层都加入了prefix,并采用了多任务学习。解决了P-tuningv1中序列标注任务效果不佳和普遍性差的问题。其参数对象是各层的prefix。优点是适用于多任务

LLaMA Efficient Tuning 主流大模型的高效工具【预训练+指令监督微调】

LLaMAEfficientTuning的简介   2023年6月发布的LLaMAEfficientTuning,它是一款可高效微调【全参数/LoRA/QLoRA】主流大模型【ChatGLM2/LLaMA2/Baichuan等】的高效工具,包括预训练、指令监督微调、奖励模型训练、PPO训练、DPO训练等功能。目前该项目仍在持续更新。官方地址:GitHub-hiyouga/LLaMA-Efficient-Tuning:Easy-to-useLLMfine-tuningframework(LLaMA-2,BLOOM,Falcon,Baichuan,Qwen,ChatGLM2)1、支持的模型模型名模

1. A Primer on Artificial Intelligence Algorithms: 全面地理解AI的概念、算法以及各类算法在实际工程中具体的应用

作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介什么是人工智能(AI)和机器学习(ML)?它们之间有何区别?哪些算法可以归类为“深度学习”、“强化学习”、“统计学习”等类型呢?这些算法又分别有哪些应用场景和价值?本文将从以下几个方面进行探讨:(1).AI和ML介绍;(2).AI中的基本概念和术语;(3).AI的几种核心算法及其原理;(4).各类AI算法的应用场景及应用价值;(5).AI未来的研究方向以及其在实际工程中的应用价值。  最后,作者还会给出一些常见问题和解答。阅读完本文后,读者应该能够回答相关的问题,理解AI的概念、算法、应用场景、研究方向,并对比不同算法之间的异同和优缺点。本文的目的是帮助读者

微调(Fine-Tune)或不微调:用于 AI 驱动业务转型的大型语言模型

目录ToFine-TuneorNotFine-Tune:LargeLanguageModelsforAI-DrivenBusinessTransformation微调或不微调:用于AI驱动业务转型的大型语言模型LLMs-LargeLanguageModelsLLMs-大型语言模型WheredoLLMscomefrom?LLMs从何而来?HowareLLMstrained? LLMs是如何训练的? Fine-tuning 微调 

论文笔记--Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models

论文笔记--Llama2:OpenFoundationandFine-TunedChatModels1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1预训练Pretraining3.1.1预训练细节3.1.2Llama2模型评估3.2微调Fine-tuning3.2.1SupervisedFine-Tuning(FT)3.2.2ReinforcementLearningwithHumanFeedback(RLHF)3.2.2.1偏好数据3.2.2.2RewardModeling(RM)3.2.2.3IterativeFine-Tuning3.2.3多轮对话一致性3.2.4RLHF结果3.3Safet

xcode - 游戏套件 : Fine tune control of GKAgent

我正在使用spritekit测试gameplaykit。我已经向我的GKEntity添加了一个GKAgent并且我通过在触摸位置创建一个endAgent让我的实体寻找我的触摸。这很好用。代理人自然地移动并追逐我的触摸。但是,我有两个问题..当代理到达目的地时如何停止代理。智能体将永远绕圈子,试图准确地落在该点上。我已经尝试过agent.behavior.removeAllGoals()我认为这会立即停止代理,因为它没有目标..但没有任何反应。第二个问题是如何微调运动。代理人非常适合导弹追逐飞机之类的事情。问题是它在到达目标时减速。运动模式是如此具体。我试过使用属性mass、maxSpe

ios - 自定义 tableview 滚动效果,如 google primer

适用于iOS的GooglePrimer应用程序具有表格View滚动效果,其中单元格在滚动时相互堆叠。Primerapplication:如果你在他们的页面上滚动,你可以看到效果......我所说的效果是在Primer的特色类(class)中。我正在尝试用tableview重现它。我尝试在viewdidscroll事件中使用单元格的框架。我让它工作了,但是当以某种方式向上移动时它会变得非常跳跃/生涩。此外,当发生抖动时,框架会错误地偏移。我只能在单元格内的标签框架上完成。我的单元格真的很大(超过屏幕的一半)。如何消除跳跃/SCSS?如何为容器View位置而不是标签位置设置动画?带有标签的

chatgpt fine-tuning 官方文档

Fine-tuningLearnhowtocustomizeamodelforyourapplication.IntroductionThisguideisintendedforusersofthenewOpenAIfine-tuningAPI.Ifyouarealegacyfine-tuninguser,pleaserefertoour legacyfine-tuningguide.Fine-tuningletsyougetmoreoutofthemodelsavailablethroughtheAPIbyproviding:Higherqualityresultsthanprompting

【LLM】大语言模型学习之LLAMA 2:Open Foundation and Fine-Tuned Chat Model

大语言模型学习之LLAMA2:OpenFoundationandFine-TunedChatModel快速了解预训练预训练模型评估微调有监督微调(SFT)人类反馈的强化学习(RLHF)RLHF结果局限性安全性预训练的安全性安全微调上手就干使用登记代码下载获取模型转换模型搭建Text-Generation-WebUI分发模型参考资料自从开源以来,LLAMA可以说是AI社区内最强大的开源大模型。但因为开源协议问题,一直不可免费商用。近日,Meta发布了期待已久的免费可商用版本LLAMA2。在这项工作中,我们开发并发布了LLAMA2,这是一系列预训练和微调的大型语言模型(LLMs),规模从70亿到7