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AI大模型的预训练、迁移和中间件编程

  大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。  本文主要是AI大模型的预训练、迁移和中间件编程,希望能对学习大模型的同学们有所帮助。文章目录前言内容简介作者简介专家推荐读者对象目录直播回放粉丝福利自主购买前言  OpenAI在2022年11月推出了人工智能聊天应用—ChatGPT。它具有广泛的应用场景,在多项专业和学术基准测试中表现

java - 基于中间件的 HTTP/JMS 混合 SOAP 的请求-回复模型

我们的一个产品实现了以下单向网络服务结构:Server在此模型中,客户端通过HTTP将SOAP消息发送到我们的中间件(ProgressSonicMQ)。消息被SonicMQ推送到JMS队列中,我们的服务器从那里获取它们。但是,如您所见,服务器不会向客户端发送响应(异步JMS)。我们想为这个模型实现一个响应channel。通常建议的解决方案是在中间件中创建一个临时的replyTo-queue(动态),允许服务器向该队列发送响应。然后,客户端可以获取响应并关闭replyTo-queue。这听起来很方便,但不幸的是,我们的客户端通过纯HTTP而不是JMS进行操作,因此他们的客户端无法轻松设置

【AI】在docker中部署ollama体验AI模型

在docker中部署ollama体验AI模型1.docker部署ollama1.1.CPU模式1.2.GPU模式(需要有NVIDIA显卡支持)1.2.1.安装英伟达容器工具包(以Ubuntu22.04为例)1.2.2.docker使用GPU运行ollama2.docker部署ollamawebui3.使用docker中的ollama下载并运行AI模型(示例为阿里通义千问4b-chat)4.ollama模型仓库(可以选择自己想用的模型安装体验)1.docker部署ollama1.1.CPU模式dockerrun-d-v/opt/ai/ollama:/root/.ollama-p11434:114

大模型学习笔记(一):部署ChatGLM模型以及stable-diffusion模型

大模型学习笔记(一):部署ChatGLM模型以及stable-diffusion模型注册算力平台(驱动云平台)1.平台注册2.查看算力3.进入平台中心部署ChatGLM3-6B模型1.创建项目2.配置环境设置镜像源、克隆项目修改requirements3.修改web_demo_gradio.py代码1、修改模型目录2、修改启动代码3、添加外部端口映射4、运行gradio界面5、访问gradio页面4.修改web_demo_streamlit.py代码1、修改模型目录2、运行streamlit界面3、访问streamlit界面用免费GPU部署自己的stable-diffusion1.创建项目2.

AI赋能写作:AI大模型高效写作一本通

❤️作者主页:小虚竹❤️作者简介:大家好,我是小虚竹。2022年度博客之星评选TOP10🏆,Java领域优质创作者🏆,CSDN博客专家🏆,华为云享专家🏆,掘金年度人气作者🏆,阿里云专家博主🏆,51CTO专家博主🏆❤️技术活,该赏❤️点赞👍收藏⭐再看,养成习惯老规矩,文末有送书的规则~~文章目录零、前言一、AI时代的高效写作之道二、系统讲解AI大模型交互技巧三、凝聚作者丰富内容策划经验四、深入剖析关键场景与实战案例五、ChatGPT引领的创作革新六、提示词与个人品牌价值的塑造七、总结:AI赋能写作,开启高效创作新篇章八、粉丝福利福利0福利1零、前言在信息化时代的浪潮中,人工智能已经悄然改变了我们

java - 如何从数据库生成模型

我有一个现有的数据库。我需要从中生成Java模型类。是否有任何工具/库可以让我这样做。如果它能将数据库中的实体关系也模拟到模型类中,将会有很大的帮助。如果该工具/库仅与一家数据库供应商合作是可以接受的。我将在那里创建一个数据库,然后生成模型。提前致谢。编辑:如果我设法生成模型,我可能会使用Hibernate作为ORM框架。 最佳答案 HibernateToolsproject(作为Eclipse插件和Ant任务提供)允许将数据库模式“逆向工程”为适当的实体类。这个项目也可以在JBossToolsproject中找到。.该设施允许re

奶奶看了都会,AI翻唱,RVC声音模型训练制作教学,附 派蒙模型

直接进入正题试听:月亮船-派蒙AI翻唱月亮船-派蒙翻唱进入仙宫云,新用户有免费试用5元免费额度,点此链接注册的新用户,额外赠送3元额度。为了方便同学们快速得到体验,镜像里已内置了派蒙的模型。1、首先部署一个新的实例2、一路选下去,到下图然后选择【社区镜像】,搜索【篝火RVC】,选择之,其它默认,点【确认部署】3、等待部署完成。打开【Jupyter】3.1、打开一个终端4、执行命令【systemctlstartrvc-web】启动systemctlstartrvc-web5、之后,打开【WebUI】为了易懂,教程路径都会直接使用【绝对路径】6、人声,伴奏分离6.1:上传你要翻唱的歌曲6.2:选择

同一模型上的django多表

我有巨大的表格,需要将其切成一些较小的表格,例如:竞选_01,竞选_02,...当使用具有不同表名的djangoquerySet作为同一模型,我只知道在模型上设置表名是:模型。_meta.db_table='tablexxx'但是,此方法在单个外壳/请求中不起作用。(仅第一次工作,但下一个工作)->也许是因为它仍然在同一实例上?在第二次尝试设置_meta.db_table='tableyyy'之后,它将出现一个错误“django.db.utils.programmingerror:from-clausefrom-clausefrom-clausefrof-clausefrof-claus

Gradio快速搭建机器学习模型的wedui展示用户界面/深度学习网页模型部署

Gradio快速开始Installation安装BuildingYourFirstDemoSharingYourDemo分享您的演示官网Gradio是一个开源Python包,可让您快速为机器学习模型、API或任何任意Python函数构建演示或Web应用程序。然后,您可以使用Gradio的内置共享功能在几秒钟内共享演示或Web应用程序的链接。无需JavaScript、CSS或网络托管经验!只需几行Python代码就可以创建一个像上面这样的漂亮演示,所以让我们开始吧💫Installation安装先决条件:Gradio需要Python3.8orhigher我们建议使用pip安装Gradio,它默认包

Gazebo学习(一)Ubuntu20.04安装ROS+gazebo11+模型库导入(汇总跳转连接+个人安装记录)

一、安装ROS*参考教程:详细介绍如何在ubuntu20.04中安装ROS系统,超快完成安装(最新版教程)_ubuntu20.04安装ros-CSDN博客**保姆级教程,甚至包括了怎么配置快速的软件源!有手就可以!个人中途遇到的所有报错大佬都给出了相应的解决方案,非常丝滑的安装过程!**二、安装gazebo11以及下载导入模型库*参考教程:Ubuntu20.04Gazebo安装及模型库下载_sudosh-c'echo"debhttp://packages.osrfoundatio_Ananke_Z的博客-CSDN博客**由于是新手有一些中途tips在原作者的基础上也写在下面了**1、接收软件s