代码编织梦想

html5入门笔记-爱代码爱编程

我使用中英互译的方法来制作本次笔记,课程来自网上精品资源  VSCode相关快捷键 选择文件夹和拖拽文件夹来打开 使用!加enter(回车),输入默认模板 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8">

基于electron29版本桌面应用app开发例子-爱代码爱编程

基于electron29版本桌面应用app开发例子 html+js+node.js 开发模式 生成package.json文件: yarn init --yes 或 npm init --yes 运行打包 yarn d

书生·浦语全链条开源开放体系(第三课笔记)_rag开元库-爱代码爱编程

LLM的局限性 知识时效性受限:如何让LLM能够获取最新的知识。比如LLM是23年12月之前的数据训练出来的,那他就无法回答出来23年12月后的相关信息。 专业能力有限:如何打造垂域大模型。 定制化成本高:如何打造个人专属的LLM应用。个人理解这一点与专业能力有限相关,不同领域间的数据不同,在专业领域中可能更专注模型的专业性而不是泛化性。

第五节课 lmdeploy 大模型量化部署实践(笔记)_imdeploy-爱代码爱编程

来源:(5)LMDeploy 大模型量化部署实践_哔哩哔哩_bilibili 课程文档:https://github.com/InternLM/tutorial/blob/main/lmdeploy/lmdeploy.md 1.大模型部署背景 (1)模型部署 定义 将训练好的模型在特定软硬件环境中启动的过程,使模型能够接收输入并返回预测结果为

opencompass lawbench评测_lawbench部署与测试-爱代码爱编程

 这里借鉴了大佬的文件Docs来做模型评测。 一.环境包与数据集准备 1.克隆opencompass仓库安装依赖 git clone https://github.com/open-compass/opencompass cd opencompass pip install -e . 2.准备数据 并解压 cp /share/temp/datas

【opencompass 大模型评测——笔记】-爱代码爱编程

OpenCompass 大模型评测——笔记 一、OpenCompass介绍1.1 评测对象1.2 工具架构1.3 能力维度1.4 评测方法1.4.1 客观评测1.4.2 主观评测 二、快速开始2.

书生·浦语大模型实战营第五节课堂笔记(lmdeploy 大模型量化部署实践)-爱代码爱编程

1 环境配置 # 激活环境 conda activate lmdeploy # 进入家目录 (~的意思是 “当前用户的home路径”) cd ~ conda env list 结果如下所示 然后激活环境 进入Python检查一下 PyTorch 和 lmdeploy 的版本。 # 安装lmdeploy包  基础环境到这里就配

opencompass评测internlm-爱代码爱编程

来源 https://github.com/InternLM/tutorial/blob/main/opencompass/opencompass_tutorial.md opencompass简介 评测对象 主要评测对象为语言大模型与多模态大模型 工具架构 能力维度 涵盖通用能力和特色能力两大部分,通用能力涵盖学科综合能力、知识能力、语

【internlm 实战营笔记】lmdeploy 的量化和部署-爱代码爱编程

环境配置 vgpu-smi 查看显卡资源使用情况 新开一个终端执行下面的命令实时观察 GPU 资源的使用情况。 watch vgpu-smi 复制环境到我们自己的 conda 环境 /root/share/ins

【书生 · 浦语大模型】实战营合集-爱代码爱编程

【书生 · 浦语大模型】实战营合集 第一课——书生 · 浦语大模型全链路开源体系第二课——轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo2.1 笔记2.2 作业 第三课——基于 InternLM 和 LangCh

【书生·浦语】大模型实战营——第五课笔记-爱代码爱编程

教程文档:https://github.com/InternLM/tutorial/blob/main/lmdeploy/lmdeploy.md 视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1

大模型实战营day5笔记-爱代码爱编程

大模型部署背景         大模型部署是指将训练好的模型在特定的软硬件环境中启动的过程,使模型能够接收输入并返回预测结果。大模型的内存开销巨大,7B模型仅权重需要14G内存。另外大模型是自回归生成,需要缓存Attention的 k/v。 LMDeploy 简介如下: 推理性能如图所示: 核心功能-量化         量化可以大大降低

「浦语大模型笔记五」lmdeploy大模型部署量化实践_lmdeploy calibrate-爱代码爱编程

   这节课讲解使用lmdeploy工具包对模型部署和量化的相关知识,主讲人是HuggingLLM负责人长琴,课程文档分享连接tutorial/lmdeploy/lmdeploy.md at main · InternLM/tutorial (github.com)。 一. lmdeploy本地推理部署 1.1 部署框架 我们把从架构上把整个服务

书生·浦语(internlm)-爱代码爱编程

目录 LMDeploy 的量化和部署 1 环境配置 2 服务部署 2.1 模型转换 2.1.1 在线转换 2.1.2 离线转换 2.2 TurboMind 推理+命令行本地对话 3 模型量化 3.1 KV Cache 量化 3.1.1 量化步骤 3.1.2 量化效果 3.2 W4A16 量化 3.2.1 量化步骤 3.2.2 量

大模型学习所有的文档和作业_大模型学习文档-爱代码爱编程

一、书生·浦语大模型全链路开源体系          1.1 第一节课笔记: 来源:书生·浦语大模型全链路开源体系_哔哩哔哩_bilibili 感谢书生·浦语和上海人工智能实验室!!! 数据集的类型: 预训练: 微调: 部署问题: 智能体问题:

【internlm 实战营笔记】lmdeploy量化internlm2-爱代码爱编程

准备环境 拉取环境 /root/share/install_conda_env_internlm_base.sh lmdeploy 激活环境 conda activate lmdeploy 安装依赖库 # 解

【internlm 实战营笔记】使用 opencompass 评测 internlm2-爱代码爱编程

lmdeploy部分 准备环境 拉取环境 /root/share/install_conda_env_internlm_base.sh lmdeploy 激活环境 conda activate lmdeploy

上海人工智能实验室的书生·浦语大模型学习笔记及作业-爱代码爱编程

书生·浦语是上海人工智能实验室和商汤科技联合研发的一款大模型,这次有机会参与试用,特记录每日学习情况。 在医院的走廊,护士来来往往,家人在里面,我在走廊。难得病房门口有个小桌子,旁边放着一堆宣传资料。可能原本只是为了放宣传资料,但为了做成一个宣传角,凑了一个桌子两把凳子,看着像那么回事。没想到现在被人意外发现了它办公学习的作用。 今天学习的是模型部署。

【lmdeploy 大模型量化部署实践——笔记】-爱代码爱编程

LMDeploy 的量化和部署 一、环境配置二、服务部署2.1 模型转换2.1.1 在线转换2.1.2 离线转换 2.2 TurboMind 推理+命令行本地对话2.3 TurboMind推理+API服

第5节lmdeploy 大模型量化部署实践:笔记_llmdeploy-爱代码爱编程

理论部分 大模型部署背景 我们先来介绍一下大模型的特点: 首先就是参数量大,对于7B的模型,就需要14G以上的内存,并且由于是采用自回归的方式,所以这就需要去缓存之前的信息,这就会进一步增加消耗。而部署的定义就是将训练好