大模型应用实践:用LLaMA 2.0, FAISS and LangChain实现基于知识问答

在过去的几周里，我一直在试用几个大型语言模型(LLMs)并使用互联网上的各种方法探索它们的潜力，但现在是时候分享我到目前为止所学到的东西了！...

零基础搭建大模型本地知识库（基础建模模型）

1知识库搭建思路先抛开技术，假设现在知识库就在手边，我们是如何搜索想要的答案的？...

Pytorch入门-Day 14:实践与优化（pytorch 60分钟教程）

学习目标理解学习率衰减的作用：掌握学习率衰减如何帮助模型在训练后期更稳定地收敛。学习使用torch.optim.lr_scheduler：在PyTorch中实现学习率调度器（如StepLR、Cosi...

使用Transformer模型进行计算机视觉任务的端对端对象检测

Transformer模型是google团队在2017在论文attentionisallyouneed中提出的一个用于NLP领域的模型，但是随着VIT模型与SwinTransformer模型...

Pytorch 入门-day13: 调试与可视化

目标：在第12天的代码基础上，学习如何使用TensorBoard可视化训练过程中的损失和准确率，并通过打印中间结果进行调试。目标是掌握TensorBoard的基本使用方法，理解如何通过可视化监控模型性...

我的模型我做主02——训练自己的大模型:简易入门指南

模型训练往往需要较高的配置，为了满足友友们的好奇心，这里我们不要内存，不要gpu，用最简单的方式，让大家感受一下什么是模型训练。基于你的硬件配置，我们可以设计一个完全在CPU上运行的简易模型训练方案。...

PyTorch 源码解读之 torch.autograd:梯度计算详解

前言本篇笔记以介绍pytorch中的autograd模块功能为主，主要涉及torch/autograd下代码，不涉及底层的C++实现。本文涉及的源码以PyTorch1.7为准。...

人工智能——图像识别（人工智能图像识别技术介绍）

概述图像识别（ImageRecognition）是计算机视觉的核心任务之一，旨在通过算法让计算机理解图像内容，包括分类（识别物体类别）、检测（定位并识别多个物体）、分割（像素级识别）等，常见的应用场...

大模型部署革命:GGUF量化+vLLM推理的极致性能调优方案

本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在...

【AI大模型微调】一文讲清楚量化微调原理与核心技术

一、量化微调（Quantization-awareFine-tuning）定义与核心概念1.定义...