本文是LLM系列文章，针对《UnlockingthePotential:BenchmarkingLargeLanguageModelsinWaterEngineeringandResearch》的翻译。释放潜力：对水工程和研究中的大型语言模型进行基准测试摘要1引言2方法3实验设置4实验结果摘要大型语言模型（LLM）的最新

基础任务评测API模型创建用于评测conda环境condacreate-nopencompasspython=3.10condaactivateopencompasscd/rootgitclone-b0.3.3https://github.com/open-compass/opencompasscdopencompasspipinstall-e.填写APIKEYexportINTERNLM_API_

前言：想要探索ComfyUI的强大功能，却苦于安装步骤复杂？别担心，本指南专为新手量身定制，带来轻松上手的ComfyUI安装教程。采用秋叶版安装包，让繁琐的安装过程变得简单易懂。无论您是编程小白还是AI领域的新手，跟随本文，您将一步步掌握ComfyUI的安装要领，开启您的创意之旅。今天和大家

文章源自2303.18223(arxiv.org)如有侵权，请通知下线这是一篇关于大语言模型（LLMs）的综述论文，主要介绍了LLMs的发展历程、技术架构、训练方法、应用领域以及面临的挑战等方面，具体内容如下：摘要——自从图灵测试在20世纪50年代被提出以来，人类已经探索了机器对语言智能的

version:'3'services:moonlit-vllm-qwen-hotvideo:image:vllm/vllm-openai:v0.6.2container_name:hitvideos_apirestart:alwayscommand:["--served-model-name","qwen2.5-14b-hitvideos","

本任务需要使用30%A100开发机文章目录前言一、使用OpenCompass评测浦语API1.环境配置2.模型配置3.数据集配置4.运行评测二、评测本地模型1.环境配置2.数据集下载3.加载本地模型进行评测三、将本地模型通过部署成API服务再评测前言本博客是第四期书生大模型

通用查询1、公共函数：defgeneric_query(model,filter_kwargs=None,order_by=None,limit=None,aggregate=None,annotate=None):"""通用的DjangoORM查询函数。:parammodel:Django模型类:paramfilter_kwargs:过滤条件字典:paramorder_by:

基础任务一、使用OpenCompass评测浦语API 1、创建用于评测conda环境condacreate-nopencompasspython=3.10condaactivateopencompasscd/rootgitclone-b0.3.3https://github.com/open-compass/opencompasscdopencompasspipinstall-e.pipinstall

题意：LangchainandAzurecognitivesearch-ImportError-cannotimportname'Vector'from'azure.search.documents.models'“Langchain和Azure认知搜索-导入错误：无法从'azure.search.documents.models'导入名称'Vector'”问题背景：Iam

ECE498/598Fall2024,Homeworks3and4Remarks:HW3&4:Youcanreducethecontextlengthto32ifyouarehavingtroublewiththetrainingtime.HW3&4:Duringtestevaluation,notethatpositionalencodingsforunseen/longcontextarenottrai

1.settings配置文件链接数据库 2.generate_schemas设置为True表示项目启动会自动将models中的表迁移到数据库Ⅰ 3.generate_schemas设置为True表示项目启动会自动将models中的表迁移到数据库Ⅱ 4.generate_schemas设置为True表示项目启动会自动将models中的表迁移到数据

在深度学习模型的训练过程中,经常会遇到这样的现象：每次训练,虽然初始值、随机种子、训练数据的顺序不一样,但是得到的loss曲线都差不多,在验证集上的结果也差不多.这篇论文从landscape的角度解释了这个问题：神经网络的losslandscape并不是我们想象中的很混乱、毫无规律,而是在per

LLMOpsEssentials:APracticalGuidetoOperationalizingLargeLanguageModelshttps://www.datacamp.com/blog/llmops-essentials-guide-to-operationalizing-large-language-models Whenwe,asusers,interactwithChatGPT,wesimplytypeapromptintothewe

在你的包中找到这个文件，在ComfyUI文件夹中能够找到。注意：更改的文件为你想要被共享的。把后面的example删除保存，使其成为yaml文件。找不到的话请使用文件拓展名查看。打开文件，找到下面这些内容。把这里需要的路径注释给去除了。#comfyui这个前面的也要去了。这个的base_p

applicationandabilityhttps://arxiv.org/pdf/2402.15116LMAs,proficientinprocessingdiversedatamodalities,surpasslanguage-onlyagentsindecision-makingandresponsegenerationacrossvariedscenarios.Theiradaptabilitymakesthemexceptionallyu

你只有将需求的上下文清晰的传递给模型，模型才能给出更合理的代码供你使用，否则给出的只能是片断，功能不完整。将上下文有效地传递给大模型（如ChatGPT或Claude）可以显著提升生成代码的合理性和实用性。以下是一些方法和策略，帮助你更好地提供上下文，从而获得更优质的代码生成结果

写在前面原文：https://arxiv.org/abs/2112.10752Github：https://github.com/CompVis/latent-diffusion?tab=readme-ov-file参考：https://stable-diffusion-art.com/how-stable-diffusion-work/关键词：stablediffusion，LDMs阅读理由：对DM高消耗的优化，解决速度问题。看一下优化思路，

测试所用的django项目结构如下：---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------定义模型（以创建好的blog应用为例）：重点操作对象1：之前创建应用(这里是blog文件夹）下面的models.py文件

百知思维模型-NLP理解层次能给你无敌洞察力https://v.douyin.com/iS74bMKr/POLIR-Mind-CognitionNeuralModelsNLP(NeuralLogicLevels)思维逻辑层级能给你无敌洞察力GregoryBertson(格雷歌理，贝特森)RobertDiertz(罗伯特，迪尔磁)终于在1991年成为理解问题和解决问题

1.图书管理代理背景使用DjangoV3.2版本，搭建图书管理功能：图书（作者/出版社/书籍）增删改查功能数据库：mysql数据表：book（数据表）publish（出版社表）author（作者表）包含功能（参数）DjangoORM：单表，一对一，一对多，多对多增删改查views：控制代码逻辑，数据库操作models：创建数据表urls：路由

torchvision官网的分类模型 <notitle>—Torchvision0.20documentation训练和预测时，改成自己的分类数#model=models.resnet50(weights=models.ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V2)#加载模型。会自动下载模型#model=models.resnet18(weights=models.ResNet18_

一、定义模型类1、创建应用：首先，在Django项目中创建一个应用，这是为了组织和管理与特定功能相关的模型、视图和模板等。可以使用pythonmanage.pystartappmyapp命令来创建应用，其中myapp是应用的名称。2、定义模型：在应用的models.py文件中定义模型类。每个模型类都继承自djang

此内容是论文总结，重点看思路！！文章概述该文献介绍了一种用于3D点云生成的概率模型。点云是表示3D物体和场景的常用方式，但由于其不规则的采样模式，与图像相比，点云生成更具挑战性。现有方法如GANs、流模型和自回归模型在点云生成方面取得了进展，但它们在训练稳定性、生成顺序假设和

本文是LLM系列文章，针对《ASurveyofGenerativeSearchandRecommendationintheEraofLargeLanguageModels》的翻译。大型语言模型时代的生成式搜索与推荐综述摘要1引言2传统范式3用于搜索和推荐的生成式范式4生成式搜索5生成式推荐6讨论7结论

本文研究NetworkSliceSelectionFunction（NSSF）主要实现的功能NSSF的概念NSSF，也就是网络切片选择功能，负责根据用户请求和网络的配置来选择最合适的网络切片实例（NetworkSliceInstance,NSI）来服务用户设备。所谓网络切片，是5G核心网的重要概念，允许运营商在同一物理基础设施上