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LLM 常见问题(微调部分)
大语言模型(LLMs)微调 1. 如果想要在某个模型基础上做全参数微调,究竟需要多少显存? 这个问题首先需要了解 BF16 和 FP16 , BF16 是对 FP32 单精度浮点数截断数据,即用 8b
基于Dify,实现 在线 Fine-tuning
众所周知 Gpt3.5 等训练的数据截止到2021年,但是如Open Api 也提供了Embeddings能力,实现一定的 Fine-tuning,
LLM - finetuning - 踩坑经验之谈
由于 chatgpt 和 gp4 兴起。如何让人人都用上这种大模型,是目前 AI 领域最活跃的事情。当下开源的 LLM(Large language model) 非常多,可谓是百模大战。
LLaMA-Factory 大模型微调超简单,从零开始玩转大模型微调
为什么要使用LLaMA-Factory进行微调? 在处理大模型微调的工作中,我们常常会面临各种棘手的问题。比如,传统的微调方法不仅复杂繁琐,还对技术和资源有着很高的要求,让很多人望而却步。
生成梵高风格的图片
在以前,AI被认为是与艺术无关,AI也无法创作艺术作品。而GAN家族、风格迁移、Diffusion模型的出现,让AI也能创作有艺术风格的图像。其中最简单的就是风格迁移。风格迁移是一种把图像A
利用大模型构造数据集,并微调大模型
一、前言 目前大模型的微调方法有很多,而且大多可以在消费级显卡上进行,每个人都可以在自己的电脑上微调自己的大模型。 但是在微调时我们时常面对一个问题,就是数据集问题。网络上有许多开源数据集,但是很多时
Ollama + Openwebui 本地部署大型模型与交互式可视化聊天
Ollama是一个允许用户在本地启动并运行大型语言模型,它提供了一个简单易用的内容生成接口,类似于OpenAI,但无需开发经验即可直接与模型进行交互
为什么App独立开发最好别做日记、记账
我在前几天发了条帖子说(新人)独立开发选择笔(日)记、记账、Todo主流三件套之一等于加速死亡。引发了一点点🤏🏻争议。刚好我在选择 app 方向的时候也深思过这个问题,所以我展开讲讲。
独立开发月入1K的实践之路与可持续思考
独立开发每月1K的小试牛刀,从技术栈到目标用户试用,快速回复用户反馈,用诚意与迭代速度去感动每一个用户。
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acme.sh 是一个git的开源项目,可以帮你生成免费的证书,而且支持多个免费的签发机构,。项目地址:https://github.com/acmesh-official/acme.sh