既然玩了查询接着来玩玩添加编辑删除 CURD要完整嘛 添加 一般是前端传过来数据存到数据库，模型有一个 create 方法就是用来新增数据的，up 建个 store 方法 function store...接下来 up 来学下模型的删除。 删除数据是一件很危险的行为，up 刚刚入行的时候不小心给生产环境的用户表删除了，当时全靠谷歌用的好给恢复了不然我就跑路了?，现实版删库跑路?。...当时我希望能有一个恢复删除的功能比如说回收站，laravel 的模型为我们提供了很方便的软删除功能 要启用软删除首先数据表需要有 deleted_at 字段 之前玩迁移的时候简单的说了下创建迁移的时候调用...数据并没有真正被删除只是 deleted_at 不是 null 而是删除的时间了 让我们用代码去查询一下访问一下之前的 index 方法 ?...之前乱删除的数据变恢复回来了 但是如果要彻底删除改怎么做呢？
与基于特征的方法类似，保持预训练LLM的参数不变，只训练新添加的输出层，类似于在嵌入特征上训练逻辑回归分类器或小型多层感知器。...2.3 面向所有层更新的微调 尽管原始的BERT论文声称，仅微调输出层可以实现与微调所有层相当的建模性能，但后者涉及更多参数，因此成本更高。例如，BERT基本模型约有1.1亿个参数。...由于目标任务和目标领域与模型预训练的数据集相似程度的不同，几乎总是通过微调所有层来获得更优秀的模型性能。因此，当优化模型性能时，使用预训练LLM的黄金标准是更新所有层。...上面的情景突出了微调的三种极端情况：基于特征，仅训练最后一层或几层，或者训练所有层。当然，根据模型和数据集的不同，在各种选项之间探索也可能是值得的。 3....如前所述，微调更多的层通常会导致更好的结果。如果想要微调更大的模型，例如重新生成的LLM，这些模型只能勉强适合GPU内存，该怎么办呢？人们开发了几种技术，只需训练少量参数便可通过微调提升LLM的性能。
如果零样本推理没有产生所需的结果，则可以使用"单样本"或"少样本推理"。这些方法涉及在提示中添加一个或多个完整的示例来改善规模较小的LLM的表项。...除此之外，提示中包含的任何示例都会占用上下文窗口的宝贵空间，为此，你不得不减低空间来添加额外的有用信息，此时就需要微调。...例如，尽管微调可以提高模型在某些NLP任务(如情感分析)上的能力，并产生高质量的结果，但模型可能会忘记如何执行其他任务(例如该模型在微调之前可以正确识别命名实体)。...在训练多个训练周期中，通过计算示例之间的损失来更新模型的权重，从而得到一个经过微调，且能够同时在多个任务上表现出色的模型。多任务微调模型的一个缺点是它需要大量数据。...在将微调应用到RAG系统一文中就通过将二者结合来确定和改进模型中较弱的组件。 RAG和微调的对比如下： 微调最佳实践 明确定义任务 定义任务是微调大语言模型的基础步骤。
翻译自：Fine-tuning a model with the Trainer API Transformers 提供了一个 Trainer 类，处理微调在数据集上提供的任何预训练模型。...tokenizer=tokenizer) map函数与DataCollatorWithPadding函数请查阅：Processing the data Traning(训练) 定义 Trainer 之前的第一步是定义一个...必须提供的唯一参数是保存训练模型的目录以及checkpoint。 对于其余所有内容，可以保留默认值，这对于基本的微调应该非常有效。...tokenized_datasets["validation"], data_collator=data_collator, tokenizer=tokenizer, ) 要在数据集上微调模型...BERT 论文中的表格报告了基本模型的 F1 分数为 88.9，这是非case的模型，而我们目前使用的是case的模型，这解释了更好的结果。
LoRA是定制AI艺术模型的绝佳方式，而不会占用太多本地存储空间。 LoRA如何工作？ LoRA对Stable Diffusion模型中最关键的部分进行小的修改：交叉注意力层。...研究人员发现，微调这部分模型就足以实现良好的训练。交叉注意力层是下面Stable Diffusion模型架构中的黄色部分。 交叉注意力层的权重以矩阵的形式排列。...矩阵只是按列和行排列的一堆数字，就像Excel电子表格上一样。LoRA模型通过将自己的权重加到这些矩阵上来微调模型。 如果LoRA模型需要存储相同数量的权重，它们的文件怎么会更小呢？...在AUTOMATIC1111中，LoRA短语不是提示的一部分。在应用LoRA模型后，它将被删除。这意味着你不能使用像keyword1:keyword2: 0.8这样的提示语法来使用他们。...add_saturation 这个lora可以给图片添加一些饱和度，效果如下： add_brightness 这个lora可以用来控制图片的亮度： 总结 LoRA模型是checkpoint模型的小型修改器
针对任何领域微调预训练 NLP 模型的分步指南 简介 在当今世界，预训练 NLP 模型的可用性极大地简化了使用深度学习技术对文本数据的解释。...不幸的是，通用模型常常忽略这些微妙的关系。 下表展示了从基本多语言 USE 模型获得的相似性的差异： 为了解决这个问题，我们可以使用高质量的、特定领域的数据集来微调预训练的模型。...❞ 本教程重点介绍使用易于访问的开源数据微调通用句子编码器 (USE) 模型。 可以通过监督学习和强化学习等各种策略来微调 ML 模型。...连体神经网络创建了一个“嵌入空间”，其中相关概念紧密定位，使模型能够更好地辨别语义关系。 双分支和共享权重：该架构由两个相同的分支组成，每个分支都包含一个具有共享权重的嵌入层。...在进行微调过程之前，必须设置此基线。 在本教程中，我们将使用 STS 基准和相似性可视化示例作为指标来评估通过微调过程实现的更改和改进。
Django模型层的字段类型Django模型层的字段类型决定了数据库中字段的数据类型。在Django中，每个模型都是由字段构成的。这些字段描述了模型的属性，并指定了它们在数据库中的数据类型。...is_published = models.BooleanField(default=False)ForeignKeyForeignKey是一个存储其他模型的主键的字段类型。...它指定了该字段引用的另一个模型的名称。...models.CASCADE) class Author(models.Model): name = models.CharField(max_length=100) # ...在这个例子中，Article模型中的...author字段是一个ForeignKey，它引用了另一个模型Author的主键。
微调框架概述 模型的微调有多种方式，对于入门的来说，一般都是基于官方的文档微调；最近发现很多开源库，其目的就是支持应用多种微调策略来微调模型，简化模型的微调门槛。...应用 目前绝大多数的大模型都是基于基座模型(GLM、QWen、LlaMa、BaiChuan)等微调训练而来，不过实现的逻辑却是有多种，要么基于官方的微调文档，要么基于开源微调库实现。...CareGPT 就是基于开源微调库LLaMA-Factory实现的医疗领域大模型。...其架构设计如下： 在其架构设计中，有两个部分比较值得关注： 微调框架的集成 通过集成了微调框架，调用底层具备的能力，准备多种格式的数据集微调模型。...数据开放 基于开源医疗数据集，准备增量预训练预料、指令监督预料、SFT预料等等；扩充基座模型的领域知识能力。 总结 基于个人使用及学习的角度，介绍了微调框架的概述及其应用。
文章目录 第一种方式：根据文件的修改日期 第二种方式：根据文件名 第一种方式：根据文件的修改日期 #!/bin/bash #删除30天以前的日志数据 日志位于./logs 文件夹下 find ..../logs/ -mtime +30 -name "*.log*" -exec rm -rf {} \; 第二种方式：根据文件名 #要删除日志的时间区间 log_dir=/logs content=$(date...+%Y%m%d --date '1 month ago') cd $log_dir #计算删除文件的数量 FileNum=$(find -name "*$content*".log|wc -l)
1 实现 要实现达到一定大小后将日志文件压缩，并删除三天前的日志数据，可以结合使用 SizeAndTimeBasedRollingPolicy 滚动策略和 DeleteOlderThan 选项来配置。...: 设置保留的历史日志文件的最大数量，这里设置为3，保留最近三天的日志。...: 设置日志文件总大小的上限，当总大小达到该值时，会触发删除较早日志的操作。...: 设置删除比指定时间早的日志文件，这里设置为 3d，表示删除三天前的日志。 : 设置压缩模式，这里使用 gzip 进行压缩。...需要根据你的需求调整 、 和 的值，以适应你的场景和日志大小。
问题1：更改模型最后一层，删除最后一层，添加层。...也就是说，如果你想要倒数第 3 层图像的特征，你可以删除最后 2 层！ 甚至可以从模型中间删除层。但很明显，这会导致进入其后层的特征数量不正确，因为大多数层都会改变图像的大小。...new_model_2_removed = nn.Sequential(*list(model.children())[:-2]) 添加图层 比如说，想向我们现在拥有的模型添加一个全连接的层。...一种明显的方法是编辑我上面讨论的列表并向其附加另一层。然而，通常我们训练了这样一个模型，并想看看我们是否可以加载该模型，并在其之上添加一个新层。...如上所述，加载的模型应该与保存的模型具有相同的体系结构，因此我们不能使用列表方法。 我们需要在上面添加层。在 PyTorch 中执行此操作的方法很简单——我们只需要创建一个自定义模型！
对于大型模型来说，重新训练所有模型参数的全微调变得不可行。比如GPT-3 175B，模型包含175B个参数吗，无论是微调训练和模型部署，都是不可能的事。...所以Microsoft 提出了低秩自适应(Low-Rank Adaptation, LoRA)，它冻结了预先训练好的模型权重，并将可训练的秩的分解矩阵注入到Transformer体系结构的每一层，从而大大减少了下游任务的可训练参数数量...这种方法的一个优点是，当部署到生产环境中时，只需要计算和存储W=W0+BA，并像往常一样执行推理。与其他方法相比，没有额外的延迟，因为不需要附加更多的层。...Stable Diffusion Lora首先被应用在大语言模型上，但是可能被更多人知道的还是他在SD上的应用： 在Stable Diffusion微调的情况下，LoRA可以应用于将图像表示与描述它们的提示联系起来的交叉注意力层...但是使用Lora，批处理大小为2的单进程训练可以在单个12GB GPU上完成(不使用xformer的10GB，使用xformer的6GB)。 所以Lora在图像生成领域也是非常好的一个微调模型的方式。
主要讲述了ChannelPipeline和ChannelHandler的基本知识以及ChannelPipeline的创建，本文将学习ChannelHandler的添加和删除 ChannelHandler...将新添加的handlerConext放在tail节点之前, 之前tail节点的上一个节点之后, 熟悉双向链表的同学对此逻辑应该不会陌生, 如果是第一次添加handler, 那么添加后的结构入下图所示:...以上就是添加handler的有关的业务逻辑 handler的删除 如果用户在业务逻辑中进行 ctx.pipeline().remove(this)这样的写法, 或者 ch.pipeline().remove...(newSimpleHandler())这样的写法, 则就是对 handler进行删除, 我们学习过添加 handler的逻辑, 所以对 handler删除操作理解起来也会比较容易 public final...以上就是删除handler的相关操作。 总结 本文主要学习了ChannelHandler的添加和删除。 接下来会学习pipeline的传播机制。
# ip route add default via 172.21.0.1 dev eth0 # 或者 # route add default gw 172.21.0.1 # 2.添加网络路由 #...(发往172.21.0这个网段的全部要经过网关172.21.0.1) route add -net 172.21.0.0/24 netmask 255.255.255.0 gw 172.21.0.1...# 3.添加主机的路由 # route add -host 172.21.0.64/32 dev eth0 # 或者具体地址 # route add -host 172.21.0.64 dev eth0...三、路由删除 # 1.删除默认路由信息 # ip route del default via 172.21.0.1 dev eth0 # 2.删除网络路由 # route del -net 172.2.1.0.../24netmask 255.255.255.0 dev eth0 # 或者简写 # route add -net 172.2.1.0/24 dev eth0 # 3.删除主机的路由 # route
给DataGrid添加确定删除的功能 DataGrid的功能我想大家是知道的，我在实际的应用中遇到如下的问题，客户要求在删除之前做一次提示。类 似于windows。...首先我们都知道DataGrid支持删除的功能，我们可以向DataGrid里面添加删除列就可以实现， 下面我想用模板列来实现带提示的删除按钮。...可以看出这个模板列很像删除列但是又不是删除列，我们给一个普通的Button添加了一个CommandName ="Delete"的属性。这是用来响应DataGrid的ItemCommand事件的！...在删除列里面就是这样的！...');"); break; } } } 添加好这个事件里以后我们还需要添加如下的代码才能完成我们的工作： private void grdTest_ItemCommand
echo "`basename $0` --add LIST --del LIST -h|--help --rm LIST" exit 0 ;; --add) #添加用户..."wrong" shift ;; esac done if test $RM -eq 1;then #$RM=1，则选择的是--rm命令，RMFILE是--rm...后面接的需要操作文件。...,不能添加为新用户" else sudo useradd $I [ $DEBUG -eq 1 ] && echo "新用户$I...添加成功" fi done fi if test $DEL -eq 1;then for I in `echo $DELUSER
在介绍这篇论文之前，我们先看看PeFT。...参数高效微调 PeFT 参数高效微调方法（Parameter-Efficient Fine-Tuning，PEFT）仅微调少量或额外的模型参数，固定大部分预训练参数，大大降低了计算和存储成本，同时最先进的...与更新模型整个参数集的传统微调方法不同，ReFT通过策略性地操纵模型表示的一小部分来操作，指导其行为以更有效地解决下游任务。...然后在推理期间将这些权重更新合并到基本模型的权重中，从而不会产生额外的计算开销。ReFT方法学习干预，在推理过程中在特定层和位置操纵模型的表示。此干预过程会产生一些计算开销，但可以实现更有效的适应。...当在参数数量上与之前最有效的PEFT方法相匹配时，LoReFT在各种任务中获得了相似的分数，包括情感分析和自然语言推理。
1 指令微调数据集形式“花样”太多 大家有没有分析过 prompt对模型训练或者推理的影响？之前推理的时候，发现不加训练的时候prompt，直接输入模型性能会变差的，这个倒是可以理解。...先说一些观点，假如我们在微调一个大模型，单次实验微调所用的指令微调数据集应该选取“质量高、多样性”,在训练资源充足的情况可以加入数量更多，长度更大的数据集。...或者有继续微调比较合适的方案也可以，不损失之前模型的效果（或者损失比较小），目前可以尝试Lora或者Qlora的方式微调底座模型，然后将训练好的Lora权重合并到原始模型，这样可以减轻多次微调对模型的影响...4 如何高效率微调大模型 如何短时间、高效率的训练出实际效果不错、综合能力比较强的大模型呢？...（3）另外通过实验发现，如果模型微调的时候使用模板，那么推理的时候应该也使用模板，否则效果会影响，直观上就是生成效果不理想，生成比较短，甚至“驴唇不对马嘴”；训练使用了英文模板，推理的时候未使用提示模板的情况下会出现中英文混杂现象
从注意力层的掩码、位置编码等方面优化与设计。...该大语言模型基于之前提出的GLM(General Language Model)，在Norm处理、激活函数、Mask机制等方面进行了调整，目的是训练出开源开放的高精度千亿中英双语稠密模型，能够让更多研发者用上千亿模型...ChatGLM对话模型的微调需要用到两个部分；一是已预训练的模型文件，二是ChatGLM的源码文件。 模型文件 在Huggingface平台下载到本地或直接用远程的文件。...已预训练的模型，其开发调用模式遵循Huggingface的开发规范。 微调 在github上托管的ChatGLM源码包中，详细的介绍了基于p-tuning的微调策略。...这就是新的权重超参数。 模型部署 有两种方式用来运行微调后的模型： 基于Huggingface的开发规范，将原模型超参数文件与微调后的超参数文件一起加载，并调用。
为了填补这一空白，我们进行了系统的实验，研究不同的缩放因子，包括LLM模型大小，预训练数据大小，新的微调参数大小和微调数据大小，是否以及如何影响微调性能。...我们考虑两种类型的微调-全模型调整（FMT）和参数有效的调整（PET，包括即时调整和LoRA），并探讨其缩放行为的数据有限的制度，其中LLM模型的大小大大超过微调的数据大小。...全模型微调（FMT）与参数高效微调（PET，包括提示调整和LoRA）的缩放行为：研究者们在数据受限的情况下（即LLM模型大小远大于微调数据大小）探索这两种微调方法的缩放行为。...计算效率： 探索更高效的微调方法，以减少计算资源消耗，特别是在大规模模型上。 模型架构的影响： 研究不同的模型架构（如Transformer、CNN等）对微调缩放行为的影响。...实验设计：研究者们在数据受限的情况下（即LLM模型大小远大于微调数据大小）探索了全模型微调（FMT）和参数高效微调（PET，包括提示调整和LoRA）的缩放行为。
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