• 2024-11-21自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 全方位解析
    自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)全方位解析引言自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是一门跨学科的技术,结合了计算机科学、人工智能和语言学,旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。随着人工智能技术的发展,NLP在各个领域中的应用越来越广
  • 2024-11-21LangChain
    LangChainLangChain是一个开源的框架,旨在帮助开发者使用大型语言模型(LLms)和聊天模型构建端到端的应用程序。提供了一套工具、组件和接口,以简化创建由这些模型支持的应用程序的过程。LangChain的核心概念包括组件(Components)、链(Chains)、模型输入/输出(ModelI/O)、数据连接(Da
  • 2024-11-21【C#】【winforms】MVP架构中从 Model 或 View 层主动向 Presenter 传递数据或调用处理逻辑的良好设计——事件触发
    背景使用winforms做上位机软件,软件功能简单来说就是与串口通信。因为一个软件要应用于不同型号的下位机,采用MVP架构提高代码复用性。 其中Model层中实例化SerialPort对象:privateSerialPort_serialPort;只关注串口收发。 presenter层负责主要业务逻辑。view层负责
  • 2024-11-21大模型推理指南:使用 vLLM 实现高效推理
    本文主要分享如何使用vLLM实现大模型推理服务。1.概述大模型推理有多种方式比如最基础的HuggingFaceTransformersTGIvLLMTriton+TensorRT-LLM...其中,热度最高的应该就是vLLM,性能好的同时使用也非常简单,本文就分享一下如何使用vLLM来启动大模型推理服务。根
  • 2024-11-21Baichuan2 模型详解,附实验代码复现
    简介近年来,大规模语言模型(LLM)领域取得了令人瞩目的进展。语言模型的参数规模从早期的数百万(如ELMo、GPT-1),发展到如今的数十亿甚至上万亿(如GPT-3、PaLM和SwitchTransformers)。随着模型规模的增长,LLM的能力显著提升,展现出更接近人类的语言流畅性,并能执行多样化的自然语
  • 2024-11-21Python 实现基于BP神经网络的电力负荷预测模型
    目录1. 项目背景介绍...12. 项目目标与意义...13. 项目挑战...24. 项目特点与创新...25. 项目应用领域...26. 效果预测图程序设计...37. 项目模型架构...38. 项目模型描述...49. 项目模型算法流程图...510. 项目结构设计...511. 项目部署与应
  • 2024-11-20FastLLM高性能大模型推理库
    FastLLM是一个高效、易用的轻量级语言模型库。
  • 2024-11-20yolo --- 快速上手
     命令行下载好ultralytics项目并安装好ultralytics项目后,可以直接使用命令行(CommandLineInterface,CLI)进行快速推理一张图片、视频、视频流、摄像头等等,举个例子:yolo任务名称model=本地模型权重路径source=图片路径yolopredictmodel=yolov8n.ptsource='https:/
  • 2024-11-20【架构设计篇】LLM应用架构实战:基于LangChain的企业级最佳实践
    前言随着ChatGPT等大语言模型的广泛应用,越来越多的企业开始将LLM整合到其业务系统中。然而,从概念验证(PoC)到生产环境的转换过程中,往往会遇到诸多技术挑战。本文将基于实际项目经验,分享LLM应用开发中的架构设计、性能优化、成本控制等关键环节和解决方案。1.LLM应用的特殊性在
  • 2024-11-20PbRL | Christiano 2017 年的开山之作,以及 Preference PPO / PrefPPO
    PrefPPO首次(?)出现在PEBBLE,作为pebble的一个baseline,是用PPO复现Christianoetal.(2017)的PbRL算法。Forevaluation,wecomparetoChristianoetal.(2017),whichisthecurrentstate-of-the-artapproachusingthesametypeoffeedback.Theprimarydif
  • 2024-11-2020241120
    一、实验目的深入理解决策树、预剪枝和后剪枝的算法原理,能够使用Python语言实现带有预剪枝和后剪枝的决策树算法C4.5算法的训练与测试,并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。二、实验内容(1)从scikit-learn库中加载iris数据集,使用留出法留出1/3的样本作为测试
  • 2024-11-20从零搭建UVM验证平台 简介
    搭建UVM流程:定义interface。Interface是连接DUT和验证平台的桥梁,根据DUT的输入输出参数定义interface,在top_tb里连接interface和DUT。加入transaction。transaction是一个数据包,transaction由sequence产生,通过sequencer传递给driver。加入driver。Driver负责将接收到的tr
  • 2024-11-19垃圾分类、垃圾识别
  • 2024-11-19可编辑的 SALV 模型(克服 SALV 模型的限制)
    我们都知道ABAPObject比传统的ABAP非常强大。在这里,我想分享我使用ABAP对象克服SALVmdoel限制的最佳实验之一。起源最初,我在SCN上发布了这篇文章–ABAP对象的强大功能:克服SALV模型的限制,它也受到了很多批评和赞扬。当SCN迁移到新系统时,代码片段格式丢
  • 2024-11-19(12-3-02)使用YOLOv8识别检测交通标志:基于YOLOv8的交通标志检测模型(2)验证步骤
    1.5.3 验证步骤(1)下面代码定义了一个函数,用于读取并显示指定文件夹中的一组图像文件。图像列表包括混淆矩阵和各类曲线图,函数会将每张图像转换为RGB格式,并以固定尺寸显示,为模型训练的可视化提供直观效果。importosimportcv2importmatplotlib.pyplotaspltdefdispl
  • 2024-11-19Qwen2.5-0.5B-Instruct搭建
    模型地址https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct简介通义千问新一代开源模型Qwen2.5,旗舰模型Qwen2.5-72B性能超越Llama405B,再登全球开源大模型王座。Qwen2.5全系列涵盖多个尺寸的大语言模型、多模态模型、数学模型和代码模型,每个尺寸都有基础版本、指令跟随版本
  • 2024-11-19Transformer Concept Exploration and Practice in Pytorch
    IntroductionTransformer是一种广泛应用与自然语言处理的神经网络架构,它基于自注意力机制,允许模型在做出预测时为句子中的不同单词赋予不同的重要性。它非常擅长处理序列任务,并且具有并行计算的优势,因此在大规模数据集上训练时非常高效。序列任务是任何将输入序列进行变换得到输
  • 2024-11-19【FreedomMan原创】本地离线部署通义千问2-VL多模态大模型推理【图生文】
    开发环境、工具windows10专业版idea2020.1.4、anaconda3、python3.11.10机器配置I5-1240P、16GRAM模型名称通义千问Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct-GPTQ-Int8代码调用示例本机无cudn显卡,使用cpu推理调用fromtransformersimportQwen2VLForConditionalGeneration,Auto
  • 2024-11-19late chunking 源码分析-https://github.com/jina-ai/late-chunking
    importbisectimportloggingfromtypingimportDict,List,Optional,Tuple,Unionfromllama_index.core.node_parserimportSemanticSplitterNodeParserfromllama_index.core.schemaimportDocumentfromllama_index.embeddings.huggingfaceimportHugging
  • 2024-11-19【Vue 表单类组件封装与 v-model 简化代码】
    文章目录什么是Vue表单类组件?封装Vue表单类组件步骤1:创建一个表单组件步骤2:使用`v-model`简化数据绑定步骤3:将表单组件封装步骤4:在父组件中使用表单组件什么是Vue表单类组件?Vue表单类组件是一种将表单元素(如输入框、复选框、单选框等)封装成可复用的组件的
  • 2024-11-18django的model时间怎么转时间戳
    在Django中,模型(Model)中的日期和时间字段通常使用Django的DateTimeField或相关字段来存储。如果你想要将这些日期时间字段转换为Unix时间戳(即自1970年1月1日以来的秒数),你可以使用Python的datetime模块中的timestamp()方法。以下是一个例子,展示了如何将Django模型中的DateTim
  • 2024-11-18copying model and updating field of pydantic
    copyingmodelandupdatingfieldhttps://github.com/pydantic/pydantic/discussions/2710 fromdatetimeimportdatetimefromtypingimportList,OptionalfrompydanticimportBaseModel,FieldclassUser(BaseModel):id:intclassConfig:
  • 2024-11-18大模型实战(二):langchain+Ollama调用本地大模型实现RAG(保姆级)
    文章目录一、任务描述1.环境2.功能二、代码拆解1.导入包2.配置本地模型3.实例化embedding模型4.导入向量化知识库5.加入提示词6.定义查询方法7.问答三、总体代码一、任务描述由于显卡仍然较为昂贵,个人笔记本的硬件条件很难带动大模型,因此我们可以调用一
  • 2024-11-18基座模型、聊天模型和指令模型的区别
    目录三者的区别基座模型(BaseModel)聊天模型(ChatModel)指令模型(InstructionModel)总结示例基座模型(BaseModel)聊天模型(ChatModel)指令模型(InstructionModel)大白话解释基座模型(BaseModel)聊天模型(ChatModel)指令模型(InstructionModel)总结三者的区别基座模型(basemodel)、聊天模型
  • 2024-11-18cmu15545笔记-查询执行(Query Excution)Eu
    目录*执行模型IteratorModelMaterializationModelVectoriazationModel对比数据访问方式:豆荚加速器SequentialScanIndexScanMulti-IndexScanHalloweenProblem表达式求值执行模型执行模型(ProcessingModel)定义了数据库系统如何执行一个查询计划。Itera