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社区干货
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
train_data = pd.read_csv('train.csv')test_data = pd.read_csv('test.csv')# 实例化 tokenizer 和模型tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)# 定义损失函数和优化器criterion = nn.CrossEntropyLoss()optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-5)# 定义训练循环def train(model, da...
深入探索:AI与大模型在实际应用中的全景 |社区征文
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(val_data, val_labels))```### 模型评估与优化- **评估指标**在推荐系统中,常用的评估指标包括准确率、召回率、F1分数... processed_data = preprocess_data(user_data) # 使用训练好的模型进行推荐 recommendations = model.predict(processed_data) return recommendations```### 项目成果与挑战- 项...
字节跳动基于 Ray 的大规模离线推理
接着用 RayTrain API 填进去一些 Config 就可以开始训练。所以我们看到,这两种方式一种是 Low-level、一种是 High-level,对于 Ray 来说都是推荐用户使用的。 **基于 Ray 构建大模型推理框架** 基础上,我们进一步构建了特定说话人回声消除(Personalized Acoustic Echo Cancellation, pAEC)系统,其包括一个基于数字信号处理的前处理模块、一个... VCTK 以及 LibriSpeech(train-clean-360),挑选其中信噪比大于 15dB 的数据用于生成多通道混合语音,噪声数据集采用 MUSAN、AudioSet。同时,为了模拟实际多房间混响场景,通过模拟改变房间尺寸、混响时间、发声源,噪声...
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高效 AI 视频处理利器 - BMF 模块开发初体验|社区征文
11 fast_pskip=1 chroma_qp_offset=-2 threads=3 lookahead_threads=1 sliced_threads=0 nr=0 decimate=1 interlaced=0 bluray_compat=0 constrained_intra=0 bframes=3 b_pyramid=2 b_adapt=1 b_bias=0 direct=1 ... deprecated pixel format used, make sure you did set range correctly[2023-12-31 11:09:12.663] [info] node id:2 process eof, add node to scheduler[2023-12-31 11:09:12.664] [info] node id:2 Process ...
GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pinsudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600wget https://developer.d... 服用小儿氨酚黄那敏颗粒等等看看,注意体温变化,有发热时,要及时就医。" } ]}, 将数据上传至Hugging Face。 如下图,数据集分为两个文件,分别是用于训练的数据集train.json和用于验证的数据集test.json。为方...
人工智能发展六大洞察 | 社区征文
端侧的发展同样会迎来黄金契机,端智能自身具有高实时、低时延、强隐私,近几年有着飞速的发展,广泛应用于人脸识别、手势识别、图像搜索、互动游戏等。虽然端智能存在算力不足的严重限制,但据 `IDC` 预测,**用于推理工作负载的服务器市场份额将在不久的将来超过训练,并在预测期内保持这一趋势**。而且随着各大公司不断推出算力性能更高的 `XPU` ,端智能受算力的限制会越来越小。![train_or_precit.png](https://p3-juejin.bytei...
数字分身&声音复刻训练API接口文档
"data": "init train digime succ"}制作状态回调格式如下: 传递的URL地址需支持POST method json { "conf_name": "xxx", //string 形象调用conf_name "role_pic": "https://xxx.png", //形象图 "pre_pic": "https://xxx.png", //前景图 "state": 2 // 2:制作成功,3:制作失败}5、分身形象制作信息查询 POST说明:通过conf_name查询分身形象制作状态信息path:/digime_training_info参数:json json { "appid...
火山引擎ByteHouse:如何为OLAP设计高性能向量检索能力?
并且针对内存使用较大场景(IVF 类型索引的 train 方法),提供了 on disk 的构建逻辑。查询执行方面,我们在查询的各个层次针对向量检索相关的查询进行了 Pattern 识别与 Query 改写,目前主要识别 order by L2Dista... prewhere label = '...'order by cosineDistance(vector, [query_vector]) as distlimit 100 ```## 优化1 向量列读取操作消除:- 识别向量列是否只在向量检索操作中需要,如果是,则在最终的读盘操作中,...
使用向量检索
如果定义了类似上述 cons_vec_len 的长度检测 constraint,则插入时会报错。如果已经插入成功了,那么在 build index 过程中也会有维度一致性检测,如果发现有维度不一致情况,也会报错,该 part 构建 index 失败。 查... 还支持带有 prewhere 的混合查询使用方式,比如 SQL select id, label, dist from test_ann prewhere id > 1000order by cosineDistance(vector, [query_vector]) as dist limit 100 settings enable_new...
【官方教程】ChatGLM-6B 微调,最低只需 7GB 显存
`bash train.sh` ```*train.sh* 中的 *PRE\_SEQ\_LEN* 和 *LR* 分别是 soft prompt 长度和训练的学习率,可以进行调节以取得最佳的效果。P-Tuning-v2 方法会冻结全部的模型参数,可通过调整 *quantization\_bit* 来被原始模型的量化等级,不加此选项则为 FP16 精度加载。 在默认配置 *quantization\_bit=4*、*per\_device\_train\_batch\_size=1*、*gradient\_accumulation\_steps...
