LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 是微软研究员引入的一项新技术,主要用于处理大模型微调的问题.目前超过数十亿以上参数的具有强能力的大模型 (例如 GPT-3) 通常在为了适应其下游任务的微调中会呈现出巨大开销. LoRA 建议冻结预训练模型的权重并在每个 Transformer 块中注入可训练层 (秩-分解矩阵).因为不需要为大多数模型权重计算梯度,所以大大减少了需要训练参数的数量并且降低了 GPU 的内存要求.研究人员发现,通…

作者:韩信子@ShowMeAI 深度学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42 自然语言处理实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/45 计算机视觉实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/46 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/392 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更…

上周,Elixir 社区向大家宣布,Elixir 语言社区新增从 GPT2 到 Stable Diffusion 的一系列神经网络模型.这些模型得以实现归功于刚刚发布的 Bumblebee 库.Bumblebee 库是使用纯 Elixir 语言实现的 Hugging Face Transformers 库. 查看 Elixir 社区的发布文章:https://news.livebook.dev/announcing-bumblebee-gpt2-stable-diffusion-and-more…

基于Docker安装的Stable Diffusion使用CPU进行AI绘画 由于博主的电脑是为了敲代码考虑买的,所以专门买的高U低显,i9配核显,用Stable Diffusion进行AI绘画的话倒是专门有个CPU模式,不过安装过程经历了许多坎坷,特此记录一下 博主的环境是Windows 11附带的WSL2中安装的Ubuntu 20.04 LTS,安装的Stable Diffusion Docker版本为2.1.0 安装条件 安装Docker 安装DockerCompose 会Docker(博…

一.项目背景 随着信息化社会的高速发展,市场竞争日益激烈,传统的管理和办公系统多且复杂,用户需要使用多个系统才可完成一项工作,而且各个系统的界面和风格存在差异,造成了信息查找不便,大大降低了用户的工作效率.传统的客户关系管理平台(CRM).OA管理平台.财务管理.供应链管理.人力资源管理.档案管理.集团网站等,虽然在单方面提升了业务人员的工作效率,但是各系统之间缺少信息集成,用户.数据.流程都是分散的,这就造成了系统越多,管理难度就越大,信息孤岛也随之越来越多的一系列问题,从而无法从根本解决办公…

[简介] 1.Azure Virtual machines是Azure 提供的多种可缩放按需分配计算资源之一,Nextcloud是一款开源免费的私有云存储网盘项目,可以让你快速便捷地搭建一套属于自己或团队的云同步网盘,从而实现跨平台跨设备文件同步.共享.版本控制.团队协作等功能.它的客户端覆盖了Windows.Mac.Android.iOS.Linux 等各种平台,也提供了网页端以及 WebDAV接口,所以你几乎可以在各种设备上方便地访问你的云盘.本教程主要是在Azure Virtual mac…

前言 使用命令行程序对程序员来说很常见,就算是前端工程师或者开发gui的,也需要使用命令行来编译程序或者打包程序 熟练使用命令行工具能极大的提高开发效率,linux自带的命令行工具都非常的有用,但是这些工具都是按照通用需求开发出来的 ,如果有一些特别的需求,还是需要自己写脚本来完成一些比如文件批量重命名,文件内容批量替换等任务来提供工作效率. 在node.js出来之前,python经常被用来开发一些脚本完成特殊的任务,比如python爬虫,python相关的教程有很多,有兴趣的自己google.…

最近有使用到element组件中的loading,主要是处理后台传输数据太大,页面这边较长时间处于一个白屏,这里使用了一个loading组件,来进行一个优化,当然这只是视觉层面的一个简单优化,如果不用loading条,用资源懒加载的方式或许更好,这边回归正题,因为我这边是想做成进度条由0加载到100,而elemen的loading组件我看了下给的示例里面只允许加入text,icon,达不到我想要的效果,这边我自己做了一个简单的示例. 这样看起来效果是不是更好,那么如何获取到后台传输的一个进度值呢…

原文 https://edu.aliyun.com/course/150/lesson/list?spm=5176.9278281.815111.sence.114d4f3eLLMS53…

去年,我们发布过一篇关于 DreamBooth 编程马拉松的活动通知,获得了全球社区的广泛关注和参与,中国社区的成员们也对这个活动有非常高的热情.同时我们也收到了后台留言反馈说参与活动需要使用的 Google Colab 等工具无法稳定访问.经过与数据科学开源社区--「和鲸社区」的合作,我们成功的将本次「DreamBooth 编程马拉松」进行了本地化,并再次邀请你参与! 请注意,我们与和鲸社区的合作目标是为中国社区成员提供一个微调和上传模型的渠道,本次编程马拉松的截止时间和全球参与方没有任何变动…