取模型的一部分微调
社区干货
【微调培训】VisualGLM & XrayGLM:从「模型结构」到「微调实践」
多模态大模型。--- **培训时间:2023/5/30 19:00-21:30****腾讯会议:****677-121-000**--- **微调培训主题** **课程 1 - VisualGLM:理论、部署、微调** ***讲师:丁铭******项目简介:***VisualGLM-6B 是一个开源的,支持 **图像、中文和英文** 的多模态对话语言模型,语言模型基于ChatGLM-6B,具有 62 亿参数;图像部分通过训练BLIP2-Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁,...
2023 年度总结之大模型的微调|社区征文
为了应对这一挑战,人们采用了许多对大模型进行微调的方法,其中较为受到人们关注的是依靠冻结参数的 Visual Prompt Tuning,Adapter-Tunning 等。其中 Visual Prompt Tuning(VPT)方法的研究者受到最近 prompt 方法以及高效调整大模型方法的启发,提出一种优化 Transformer 的有效方案。其在不修改或微调预训练 Transformer 大模型本身的情况下,通过在 Transformer 大模型的输入中引入少量(不到模型参数的 1%)的可训练参数,同时保持模...
在线学习FTRL介绍及基于Flink实现在线学习流程|社区征文
实时进行训练实时进行更新模型。# 在线学习在线学习算法的特点是:每来一个训练样本,就用该样本产生的loss和梯度对模型迭代一次,一个一个数据地进行训练,能够根据线上反馈数据,实时快速地进行模型调整,使得模型... FTRL 正是满足这一特性。另一方面,现实中对于 sparsity,也就是模型的稀疏性也很看重。上亿的特征并不鲜见,模型越复杂,需要的存储、时间资源也随之升高,而稀疏的模型会大大减少预测时的内存和复杂度。另外稀疏的模型...
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
视频中给出了pytorch从安装到最后训练模型的完整教程,本篇文章主要总结神经网络的完整的模型训练套路,希望通过本篇文章可以让你对网络训练步骤有一个清晰的认识。 本次内容用到的数据集是[CIFAR10](htt... 程序中可以调整代码参数进行下载------------ 我们先来了解一下我们需要进行的工作及实现的功能:**我们首先需要下载数据集,然后通过数据来训练模型,并在测试集上进行测试,这时候我们可以保存我们训...
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取模型的一部分微调-优选内容
取模型的一部分微调-相关内容
在线学习FTRL介绍及基于Flink实现在线学习流程|社区征文
实时进行训练实时进行更新模型。# 在线学习在线学习算法的特点是:每来一个训练样本,就用该样本产生的loss和梯度对模型迭代一次,一个一个数据地进行训练,能够根据线上反馈数据,实时快速地进行模型调整,使得模型... FTRL 正是满足这一特性。另一方面,现实中对于 sparsity,也就是模型的稀疏性也很看重。上亿的特征并不鲜见,模型越复杂,需要的存储、时间资源也随之升高,而稀疏的模型会大大减少预测时的内存和复杂度。另外稀疏的模型...
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
视频中给出了pytorch从安装到最后训练模型的完整教程,本篇文章主要总结神经网络的完整的模型训练套路,希望通过本篇文章可以让你对网络训练步骤有一个清晰的认识。 本次内容用到的数据集是[CIFAR10](htt... 程序中可以调整代码参数进行下载------------ 我们先来了解一下我们需要进行的工作及实现的功能:**我们首先需要下载数据集,然后通过数据来训练模型,并在测试集上进行测试,这时候我们可以保存我们训...
ChatGPT模型训练,帮助你的业务系统实现AI进化
**什么是ChatGPT模型训练?**ChatGPT模型训练是OpenAI官方推出的自定义API使用方式,支持对官方GPT3.0的基础模型进行“微调”训练和使用,以满足用户在特定业务情境下的智能问答应用需要。相较C... 已支持ChatGPT模型训练,让您无需开发,就可以基于4种官方提供的原始模型davinci, curie, babbage和ada,来完成你的自定义模型训练。* 节省成本,无需API开发、研发投入,即可一键训练;* 功能强大,训练后的ChatG...
超拟人大模型CharacterGLM,6B版开源,APP上架
利用大模型的生成能力构建 AI 角色,从而丰富动漫角色、游戏NPC、甚至复活历史人物等,已经成为一个大的市场。 然而,大部分模型的表现往往过于刻板、僵硬,很难构建具有个性和风格化的生成角色,随着对话轮次的... 并众包构建了一个大规模高质量的对话数据集,将角色描述转化为了自然语言提示,进而使用从 6B 到 66B 参数的 ChatGLM 模型进行微调来打造 CharacterGLM。除此之外,团队还收集了一部分线上交互数据来增强 CharacterG...
针对算法工程师的快速入门
本文主要面向有一定编码能力的算法工程师。在首次使用火山引擎机器学习平台的情况下,帮助用户快速上手,在平台上完成模型开发调试、训练的关键流程。主要适用场景: 模型所需的样本和代码已部分或全部开发完成,用户需要在对代码 0 修改的情况下,将相关工作迁移到机器学习平台。利用其提供的 GPU & CPU 算力、数据存储和缓存加速方案、训练任务编排和调度等能力完成模型的高效迭代。 从 0 开始,在机器学习平台上完成从原始数据到模型...
搭建Llama-2-7b-hf模型进行推理
背景信息Llama-2-7b-hf模型Llama 2是Meta公司开源的一个预训练和微调的生成文本模型集合,规模从70亿 ~ 700亿参数不等。本实践使用该模型集合中的7b(70亿)参数规模,且转换为HF格式的模型。更多详情,可查看meta-lla... 它提供了一组优化的通信算法和数据结构,可用于在分布式环境中实现高效的通信操作。 oneDNNoneDNN(oneAPI Deep Neural Network Library)是Intel®开发的一个深度学习加速库,旨在优化和加速深度学习模型的推理和训练...
部署自定义的 yolo 模型
下载模型文件。通过 GitHub 获取所需的模型文件。访问 tiny-yolov3-11.onnx 模型页面,然后单击下载图标,下载模型文件。 调整文件结构。边缘智能对模型文件的文件结构有特定要求,因此在下载模型文件后,您需要按照要求调整文件的结构。 创建一个新文件夹,将它命名为1。 将下载的模型文件tiny-yolov3-11.onnx重命名为model.onnx,然后将它移动到文件夹1。 完成上述操作后,文件夹1就成为符合边缘智能要求的模型文件。 获取模型的输...
火山引擎 DataLeap 构建Data Catalog系统的实践(三):关键技术与总结
构建一个好的Data Catalog系统,需要考虑的核心产品设计和技术设计有很多。篇幅所限,本文只概要介绍技术设计中最核心重要的部分,更多细节展开可参照后续的文章。## 数据模型统一将不同元数据的数据模型统一,是降... 一张Hive表和一堆被组织在一起的业务报表,都可以被用户收藏或点赞。我们将收藏、点赞这些行为也抽象为实体,并通过关系与Hive表、业务报表集合等相关联。这种思想,类似编程中的组合或者是切面的概念。2. **调整类...
CVer从0入门NLP——GPT是如何一步步诞生的|社区征文
最后根据损失不断的调整两个表。当训练完成后,我们就得到了我们的Embedding表,也就是Q矩阵。🍗🍗🍗## RNN模型> 上一小节我们介绍了词向量,它解决的是我们NLP任务中输入问题。下面我们将一起来唠唠NLP任... 这种方式便是这节我们要讲的ELMO模型的核心思想——事先学习一个单词的词向量(word Embedding),然后在使用这个词向量的时候,根据单词的上下文的语义去适当的调整词向量的表示,这样经过调整后的词向量就能够表达这个...
