去年，我们发布过一篇关于DreamBooth编程马拉松的活动通知，获得了全球社区的广泛关注和参与，中国社区的成员们也对这个活动有非常高的热情。同时我们也收到了后台留言反馈说参与活动需要使用的GoogleColab等工具无法稳定访问。经过与数据科学开源社区——「和鲸社区」的合作，我们成功的将本次「DreamBooth编程马拉松」进行了本地化，并再次邀请你参与！请注意，我们与和鲸社区的合作目标是为中国社区成员提供一个微调和上传模型的渠道，本次编程马拉松的截止时间和全球参与方没有任何变动，因此距离活动的截止时间还有十天，请尽快参加！(*小编亲测，一个小时左右就可以搞定了)被标题吸引进来的朋友，从这里
GitHub：GitHub-ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca:中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地CPU/GPU训练部署(ChineseLLaMA&AlpacaLLMs)中文LLaMA模型中文LLaMA模型在原版的基础上扩充了中文词表，使用了中文通用纯文本数据进行二次预训练。模型名称训练数据重构模型[1]大小[2]LoRA下载[3]Chinese-LLaMA-7B通用20G原版LLaMA-7B770M[百度网盘][GoogleDrive]Chinese-LLaMA-Plus-7B ⭐️通用120G原版LLaMA-7B790M
Title:SLICINGAIDEDHYPERINFERENCEANDFINE-TUNINGFORSMALLOBJECTDETECTIONAbstract:Detectionofsmallobjectsandobjectsfarawayinthesceneisamajorchallengeinsurveillanceapplications.Suchobjectsarerepresentedbysmallnumberofpixelsintheimageandlacksufficientdetails,makingthemdifficulttodetectusingconventionaldet
ChatGLM2-6B!我跑通啦！（windows系统）1.跑通了啥？2.咋跑通的？2.1ChatGLM2-6B本地部署2.2ChatGLM2-6B本地微调2.3小结3.打算做什么？1.跑通了啥？记录一下此时此刻，2023年7月8日22点04，从ChatGLM2-6B在7月4日开放了ptuning到此时此刻，ChatGLM2-6B的微调终于被哥们跑通了！从本地部署ChatGLM2-6B到本地进行P-tuning微调，再到最后的模型检测，哥们全跑通了！2.咋跑通的？2.1ChatGLM2-6B本地部署这里非常感谢ChatGLM2-6B｜开源本地化语言模型这篇博客！因为我布置环境，本地部署完全按照
Valley:VideoAssistantwithLargeLanguagemodelEnhancedabilitY大家好，我是卷了又没卷，薛定谔的卷的AI算法工程师「陈城南」~担任某大厂的算法工程师，带来最新的前沿AI知识和工具，包括AI相关技术、ChatGPT、AI绘图等，欢迎大家交流~。 近期基于LLaMA微调的模型有很多，Alpaca，Vicuna都是基于ChatGPT等数据进行文本场景指令微调，LLaVA也使用图文对数据进行了图文场景多模态能力的扩展（这几个模型往期文章都有涉及，不清楚/感兴趣的可以看）。而本文提到的Valley则是字节发布的视频场景多模态指令微调LLaMA模型。其中
本文将介绍使用LoRa在本地机器上微调Alpaca和LLaMA，我们将介绍在特定数据集上对AlpacaLoRa进行微调的整个过程，本文将涵盖数据处理、模型训练和使用流行的自然语言处理库(如Transformers和hugsFace)进行评估。此外还将介绍如何使用grado应用程序部署和测试模型。配置首先，alpaca-lora1GitHub存储库提供了一个脚本(finetune.py)来训练模型。在本文中，我们将利用这些代码并使其在GoogleColab环境中无缝地工作。首先安装必要的依赖:!pipinstall-Upip!pipinstallaccelerate==0.18.0!pipins
新手问题。我正在使用SimleCursorAdapter从SQLite表填充微调器，如Android开发文档所示:Spinnerlist=(Spinner)findViewById(R.id.cboModel);SimpleCursorAdapterModelAdapter=newSimpleCursorAdapter(this,android.R.layout.simple_spinner_item,model,newString[]{"Drug"},newint[]{android.R.id.text1});ModelAdapter.setDropDownViewResource(
新手问题。我正在使用SimleCursorAdapter从SQLite表填充微调器，如Android开发文档所示:Spinnerlist=(Spinner)findViewById(R.id.cboModel);SimpleCursorAdapterModelAdapter=newSimpleCursorAdapter(this,android.R.layout.simple_spinner_item,model,newString[]{"Drug"},newint[]{android.R.id.text1});ModelAdapter.setDropDownViewResource(
自从Meta发布LLaMA以来，围绕它开发的模型与日俱增，比如Alpaca、llama.cpp、ChatLLaMA以及Vicuna等等，相关的博客可以参考如下：【Alpaca】斯坦福发布了一个由LLaMA7B微调的模型Alpaca（羊驼），训练3小时，性能比肩GPT-3.5【llama.cpp】量化130亿参数LLaMA模型的llama.cpp，推理仅需4GB内存【ChatLLaMA】Meta开源的LLaMA性能真如论文所述吗？如果增加RLHF，效果会提升吗？【Vicuna】斯坦福开源一个性能相当于90%ChatGPT的聊天机器人：Vicuna在线体验地址：https://koala.lmsy
之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼（StanfordAlpaca7B），StanfordAlpaca是在LLaMA整个模型上微调，即对预训练模型中的所有参数都进行微调（fullfine-tuning）。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。因此，Alpaca-Lora则是利用Lora技术，在冻结原模型LLaMA参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少，这样不仅微调的成本显著下降（使用一块RTX4090显卡，只用5个小时就训练了一个与Alpaca水平相当的模型，将这类模型对算力的需求降到了消费级），还能获得和全模型微调（fullfin
