在本文中,我们将展示如何使用 大语言模型低秩适配 (Low-Rank Adaptation of Large Language Models,LoRA) 技术在单 GPU 上微调 110 亿参数的 FLAN-T5 XXL 模型.在此过程中,我们会使用到 Hugging Face 的 Transformers.Accelerate 和 PEFT 库. 通过本文,你会学到: 如何搭建开发环境 如何加载并准备数据集 如何使用 LoRA 和 bnb (即 bitsandbytes) int-8 微调 T…

原文 C#实现大数据量TXT文本数据快速高效去重 对几千万的TXT文本数据进行去重处理,查找其中重复的数据,并移除.尝试了各种方法,下属方法是目前尝试到最快的方法.以下代码将重复和不重复数据进行分文件存放,提升效率的关键是用到了HashSet. TextReader reader = File.OpenText(m_dataFilePath); string[] files = new string[2]; files[0] = ROOT_DIR + "不重复数据.txt"; file…

大文本数据Clob,在不同的数据库中类型名不一致,有的是text格式,有的是clob,还有其他一些格式   package test; import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileReader; import java.io.FileWriter; import…

当数据文件是百万级数据时,设置chunksize来分批次处理数据 案例:美国总统竞选时的数据分析 读取数据 import numpy as np import pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrame df1 = pd.read_csv("./usa_election.csv",low_memory=False)df1.shape 结果:(536041, 16)                          #可以看到数据量为5…

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构…

https://www.jqr.com/article/000225 这篇文章的目的是帮助新手和外行人更好地了解我们新论文,我们的论文展示了如何用更少的数据自动将文本分类,同时精确度还比原来的方法高.我们会用简单的术语进行解释自然语言处理.文本分类.迁移学习.语言建模.以及我们的方法是如何将这几个概念结合在一起的.如果你已经对NLP和深度学习很熟悉了,可以直接进入项目主页,查看相关技术信息:nlp.fast.ai/category/classification.html 简介 5月14日,我们发…

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 文本数据需要特殊处理,然后才能开始将其用于预测建模. 我们需要解析文本,以删除被称为标记化的单词.然后,这些词还需要被编码为整型或浮点型,以用作机器学习算法的输入,这一过程称为特征提取(或矢量化). scikit-learn 库提供易于使用的工具来对文本数据进行标记和特征提取. 在本教程中,您可以学到如何使用 scikit-learn 为 Python 中的预测建模准备文本数据. 完成本教程后,您可以学到: 如何使用 CountVector…

OpenAI公司基于GPT模型的ChatGPT风光无两,眼看它起朱楼,眼看它宴宾客,FaceBook终于坐不住了,发布了同样基于LLM的人工智能大语言模型LLaMA,号称包含70亿.130亿.330亿和650亿这4种参数规模的模型,参数是指神经网络中的权重和偏置等可调整的变量,用于训练和优化神经网络的性能,70亿意味着神经网络中有70亿个参数,由此类推. 在一些大型神经网络中,每个参数需要使用32位或64位浮点数进行存储,这意味着每个参数需要占用4字节或8字节的存储空间.因此,对于包含70亿个参…

每一周,我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新,包括我们的产品和平台更新.社区活动.学习资源和内容更新.开源库和模型更新等,我们将其称之为「Hugging News」,本期 Hugging News 有哪些有趣的消息,快来看看吧! 社区活动 百姓 x Hugging Face ️ 黑客松结果揭晓! 为期两天的「造个 ️ 去瀛海威广场」聊天机器人黑客松已经落下帷幕,demo day 展示回放视频正在剪辑制作,经过激烈投票,各种小机器人儿们的「头衔」已经定下,…

导读 在当今的人工智能时代,大型AI模型已成为获得人工智能应用程序的关键.但是,这些巨大的模型需要庞大的计算资源和存储空间,因此搭建这些模型并对它们进行交互需要强大的计算能力,这通常需要使用云计算服务.从云产品性能上来看,GPU云主机是最适合的工具之一,对于业务方或者个人开发者来讲,使用GPU云主机搭建AI大语言模型有以下优势: •高性能计算:GPU云主机提供了高性能GPU处理器,加速模型的训练和推理: •高性价比:灵活资源管理.可扩展性.弹性伸缩等云计算优势,根据业务或个人训练的需要,快速调整…