【spring boot】深入解密spring boot日志：最佳实践与策略解析-爱代码爱编程
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【全自动ai程序员】devin，程序员的好朋友还是抢饭碗的仇人？_devin代码生成-爱代码爱编程
文章目录 引言：AI软件工程师的崛起Devin的独特之处程序员的就业前景就业前景技术进步与新职业机会创造性与复杂性的角色人类监督与AI协作适应性与终身学习的重要性行业需求与专业化人际交互与沟通的价值 结语
pytorch distributeddataparallel（ddp）教程一：快速入门理论篇-爱代码爱编程
Pytorch DistributedDataParallel（DDP）教程一：快速入门理论篇 目录 一、 写在前面二、什么是分布式并行训练1. 并行训练2. 数据并行 三、DDP的基本原理1.
aigc示例代码-爱代码爱编程
我们将构建一个端到端的文本到图像的生成系统。这个系统将包括文本编码器、条件GAN的生成器和判别器，以及一个训练循环来优化这些组件。 请注意，以下代码仅作为示例，并不保证能够直接运行，因为它依赖于多个库和未提供的模型实现。此
pytorch中 datasets & dataloader 的介绍-爱代码爱编程
文章目录 前言 1、加载数据集 2、遍历并可视化数据集 3、从本地文件创建自己的数据集 4、使用 DataLoader 准备数据以进行训练 5、遍历 DatasetLoader 前言 用于处理数据样本的代码可能很快就会变得混乱且难以维护。理想情况下，为了获得更好的可读性和模块化，我们希望处理数据集的代码与模型训
ai大模型的模型训练_ai大模型训练脚本-爱代码爱编程
环境配置 GPU 云服务厂商对比 我用了featurize和揽睿星舟。云服务厂商的选择主要看是否有jupyter，存储够大，下载快，能连git，有高配torch环境。这两家在众多小厂里脱颖而出，4090的卡一个小时也就3块钱，来来来盆友辛苦把推广费结一下~ 强调下环境配置，想跑通微调，搞定环境你就成功了80%！运气好1分钟，运气差1天都
pytorch环境配置-爱代码爱编程
目录 1、Anaconda 安装Anaconda anaconda常见命令 常用的镜像源 2、确定GPU能装什么版本的CUDA 3、安装CUDA 4、Pytorch安装 CUDA与pytorch版本对应 pytorch安装步骤 5、安装torchvision 6、安装jupyter 7、pycharm的配置 pycha
pytorch distributeddataparallel（ddp）教程二：快速入门实践篇-爱代码爱编程
Pytorch DistributedDataParallel（DDP）教程二：快速入门实践篇 文章目录 一、简要回顾DDP二、DDP训练框架的流程1. 准备DDP环境2. 准备数据加载器3. 准备DDP模型和
大模型常见面试题及解答_大模型面试题-爱代码爱编程
大模型相关的面试问题通常涉及模型的原理、应用、优化以及面试者对于该领域的理解和经验。以下是一些常见的大模型面试问题以及建议的回答方式： 请简述什么是大模型，以及它与传统模型的主要区别是什么？ 回答：大模型通常指的是参数数
程序员都应该了解的7款ai 工具_适合码农的ai-爱代码爱编程
前言 AI不知不觉地影响着我们的生活，作为开发者，为了应对这种变革，我们也不得不跟上步伐。 下面给大家介绍7款面向程序员的AI工具。 1. Sourcegraph Cody — 加速你的代码编写 Cody AI由So
deepspeed使用zero3 + offload报错:attributeerror: ‘deepspeedcpuadam‘ object has no attribute ‘ds_opt_adam_attributeerror: 'deepspeedcpuadam' object has no a-爱代码爱编程
这个问题在google上能搜到各种版本，其实都没有简单直接地解决问题，有让你改cuda版本的，有让你重装环境的，总之代价都非常大 AttributeError: ‘DeepSpeedCPUAdam’ object has
超详细的总结！大模型算法岗面试题(含答案)来了！_大模型 面试-爱代码爱编程
文章目录 技术交流一、基础篇二、大模型（LLMs）进阶三、大模型（LLMs）LangChain四、大模型分布式训练五、大模型（LLMs）推理用通俗易懂的方式讲解系列 大模型应该是目前当之无愧的最有影响
机器学习模型中的自适应学习率调整方法探索_大模型的训练过程中通常需要选择合适学习率调整方法-爱代码爱编程
在机器学习模型的训练过程中，学习率的选择是一个关键的问题。学习率决定了模型在每次参数更新时所采用的步长大小，直接影响着模型的收敛速度和准确性。然而，固定的学习率可能导致训练过程出现问题，如收敛速度慢、陷入局部极小值等。因此，研究者们提出了一系列自适应学习率调整方法，以解决这一问题。本文将探索机器学习模型中的自适应学习率调整方法。 1. 学习率调整方
【报错解决】cpu_adam.so: cannot open shared object file: no such file or directory_runtimeerror: error building extension 'cpu_adam-爱代码爱编程
本报错发生在使用Lora微调baichuan2-7B-chat时，指定offload时出现此报错。 RuntimeError: Error building extension 'cpu_adam' result
‘deepspeedcpuadam‘ object has no attribute ‘ds_opt_ada。 command ‘[‘ninja‘, ‘-爱代码爱编程
问题 今天在跑deepseek coder 微调的时候运行后碰到标题报错，随之而来的还有很多， 比如： cpu_adam.so: cannot open shared object file: No such file o
史上首位阿贝尔奖、图灵奖双得主！2023图灵奖授予随机性大佬avi wigderson-爱代码爱编程
ChatGPT狂飙160天，世界已经不是之前的样子。 新建了免费的人工智能中文站https://ai.weoknow.com 新建了收费的人工智能中文站https://ai.hzytsoft.cn/ 更多资源欢迎关注 这位多产的研究者发现了随机性和计算之间的深刻联系，其贡献影响了密码学、复杂性等多个领域的研究。 今年的图
（10-爱代码爱编程
梯度裁剪是一种用于控制梯度大小的技术，可以帮助稳定训练过程并减少梯度爆炸的问题。在 PyTorch 中，可以通过设置梯度裁剪的阈值来实现梯度裁剪功能。例如下面是一个在 PyTorch 中使用梯度裁剪的例子，使用函数torch.nn.utils.clip_grad_norm_()实现梯度裁剪。 实例10-1：使用PyTorch实现梯度裁剪（源码路径：dai
（10-爱代码爱编程
学习率调度（Learning Rate Scheduling）是在训练深度学习模型时，动态地调整学习率的策略。适当的学习率调度可以帮助模型更快地收敛并获得更好的性能。 10.4.1 学习率调度的方法 学习率调度的选择取决于您的模型、数据集和训练任务。通常，您可以尝试不同的方法并根据训练的效果选择最合适的调度策略。在实际应用中，动态地调整学习率可以帮助
visualglm:推理+微调+sat的简单使用_visualglm微调-爱代码爱编程
运行的硬件消耗： CUDA_VISIBLE_DEVICES=4 python web_demo.py - 显存：15303MiB / 24576MiBCUDA_VISIBLE_DEVICES=4 python web_de
vit（vision transformer）-爱代码爱编程
vit的网络结构 ViT将输入图片分为多个patch（16x16），再将每个patch投影为固定长度的向量送入Transformer，后续encoder的操作和原始Transformer中完全相同。但是因为对图片分类，因此在输入序列中加入一个特殊的token，该token对应的输出即为最后的类别预测 ViT只使用了Transformer的enco