一、确认本机显卡配置二、下载大模型国内可以从魔搭社区下载，下载地址：https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/glm-4-9b-chat/files  三、运行官方代码 importtorchfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizerdevice="cuda"tokenizer=Aut

GLM-4-9B是智谱AI推出的最新一代预训练模型GLM-4系列中的开源版本。在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中，GLM-4-9B及其人类偏好对齐的版本GLM-4-9B-Chat均表现出较高的性能。除了能进行多轮对话，GLM-4-9B-Chat还具备网页浏览、代码执行、自定义

这个是从代码层面，详细了解损失函数！CrossEntropyLoss importtorchimporttorch.nnasnn#实际中遇到的outputs=torch.tensor([[0.5870,0.4130],[0.6517,0.3483],[0.4455,0.5545],[0.4

https://docs.llamaindex.ai/en/stable/module_guides/models/llms.html可以按参数和评分来选择模型：https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboardllama2-chat-7b4bit(huggingface)Llama2seemstobequitechatty,whichmakesparsingstructuredo

01-01hello-sql该示例提供了一个将Sql解析为语法树并返回select'hello';中字符串的逻辑其核心逻辑如下:pubfnrun(&self,sql:&str)->Result<Vec<String>,Error>{//parse--借用开源的PostgreSqlDialect进行Sql的解析//来自sqlparser-0.13.0

1、Logstash的概念Logstash是一个开源数据收集引擎，具有实时管道功能。Logstash可以动态地将来自不同数据源的数据统一起来，并将数据标准化到选择的目的地。2、Logstash的特点2.1、日志与指标Logstash可以处理所有类型的日志数据，轻松地摄取大量的web日志(如Apache)和应

1.什么是Gradio如果你了解web开发，一定会知道开发一款webApp需要涉及很多技术栈：前端：HTML+CSS+JS(可能会涉及不同的CSS框架和JS框架如jqueryVUEreact等)后端语言：如python/javaweb容器：如flask/tomcat如果你只会python，又不想重头学习上述技术，你要怎么办？据我所知，有两种解决方案：s

在开发网络服务时，能够同时处理多个网络连接是非常重要的。传统的方法是为每个连接创建一个新线程或进程，但这在大规模时可能会导致资源耗尽。更高效的做法是使用I/O多路复用，让一个线程能够监视多个文件描述符的状态变化。在Python中，我们可以通过select模块来实现这一功能。本文将介

 1、读取数据集和标签集1defloadDataSet():2data=[]3label=[]4fr=open('testSet.txt')5forlineinfr.readlines():#循环读写，fr是一个已经打开的文件对象，readline（）函数会读取文件中的一行内容6lineArr=lin

软件包规范在正式打包应用前，请确保已了解HarmonyOS应用软件包规范。操作步骤1.打开DevEcoStudio，菜单选择“Build>BuildHap(s)/APP(s)>BuildAPP(s)”。2.等待编译构建。编译完成后，将在工程目录“build>outputs>default”目录下，获取可用于发布的应用包。APIVersion4至7

1importnumpy2#激活函数库3importscipy.special45importmatplotlib.pyplot67#neutralnetworkclassdefinition8classneutralNetwork:9def__init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate):10#定义各个

Polygraphy目录Polygraphy工具说明依赖&安装功能&Toolsrunloggingrunnermodelonnxtensorrtdataloadercomparator使用示例convertdebuginspectsurgeonruncomparisonmetricsgenerating_comparison_scriptcomparing_onnx&engine1comparing_onnx&engine2comparing_onnx&eng

NLP原理系列1-说清楚transformer原理来用思维导图和截图描述。思维导图的本质是变化(解决问题)->更好的，或者复杂问题拆分为小问题以及拆分的思路。 参考链接：李宏毅transformer原理。 一tansformer的推理及训练过程1tf训练过程红框部分是训练得grandtruth，

BuildCachehttps://docs.gradle.org/current/userguide/build_cache.htmlTheGradle buildcache isacachemechanismthataimstosavetimebyreusingoutputsproducedbyotherbuilds.Thebuildcacheworksbystoring(locallyorremotely)buildoutputsan

实验了效果，下面的还是图像的异常检测居多。https://github.com/LeeDoYup/AnoGANhttps://github.com/tkwoo/anogan-keras看了下，本质上是半监督学习，一开始是有分类模型的。代码如下，生产模型和判别模型：###generatormodeldefinedefgenerator_model():inputs=Input((10,))

下图为C-MAPSS的4个数据子集测试集的所有发动机引擎的真实RUL与估计的RUL表现，并按照真实RUL值的大小从小到大排列。#导出预测rul和真实rul,pred为预测函数，model为训练后的NN模型pred_rul,real_rul=pred(model,test_iter)#将pred_rul和real_rul拼接，以方便进行排序rul

Thetorch.autograd.gradfunctionisapartofPyTorch'sautomaticdifferentiationpackageandisusedtocomputethegradientsofgivenoutputswithrespecttogiveninputs.Thisfunctionisusefulwhenyouneedtocomputegradientsexplicitly,rathe

为了能用深度学习来解决现实世界的问题，我们经常从预处理原始数据开始，而不是从那些准备好的张量格式数据开始。首先我们准备一个人工数据集： 这是一个.csv格式（用逗号隔开）的数据文件。该数据集有四行三列。其中每行描述了房间数量（“NumRooms”）、巷子类型（“Alley”）和房屋价格（“P

如何将你的AI算法迅速分享给别人，让对方体验，一直是一件麻烦事儿。首先大部分人都是在本地跑代码，让别人使用你的模型，以往有这三种方案：上github将代码打包或者封装成docker后，用QQ/百度云/U盘传输学习前后端知识，写个前端界面，买个域名，用flask这样微服务框架快速部署，看情况结合一下

​releaseplease​是一个来自于Google​的自动发版工具，基于GithubActions可实现全自动发版。官网：https://github.com/googleapis/release-please上手在项目根目

packagemainimport( "fmt" "strconv")funcmain(){ //Go语言中不允许隐式转换，所有类型转换必须显式声明（强制转换），而且转换只能发生在两种相互兼容的类型之间。

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

StringMethods:Stringtxt="HelloWorld";System.out.println(txt.toUpperCase());//Outputs"HELLOWORLD"System.out.println(txt.toLowerCase());//Outp

  引言为什么会写这篇文章？主要是因为项目中的代码大量使用了带virtual关键字的类，想通过本文浅谈一下。virtual并没有什么超能力可以化腐朽为神奇，它有其存在的理由，但

title:Transformer源码date:2022-10-0918:30:35mathjax:truetags:EncoderDecoderTransformerTransformer代码(源码Pytorch版本)从零解读(Pytorch版本）_哔哩