requests=2.22.0 fake_useragent** 抓包分析 车主之家安卓APP选择车型后打开配置页面闪退，放弃APP抓包： 踏个坑，车主之家APP车型参数配置页面打开就闪退，刚开始还以为是机型不适配的问题...[请添加图片描述] web页面抓包： web页面也没有明显的数据接口，初步分析数据应该是通过js动态加载（同汽车之家详细可参考：汽车之家车型参数爬虫） [在这里插入图片描述] 果然和汽车之家是一个套路，...而且还没有字体加密~~~哈哈哈，那就简单多了 [在这里插入图片描述] 获取所有品牌数据 接口地址： # 全系品牌信息 https://****.****.com/?..., img) exit() # 判断是否获取过 if self.keep_records(model_id=model_id, vali...random.randint(1, 3)) 效果 [在这里插入图片描述] DEMO下载 https://download.csdn.net/download/qq_38154948/85001346 本文仅供学习交流使用
我们希望在训练开始的时候像原始模型一样，所以B通常初始化为全零，而A初始化为随机(通常为正态分布)值。...在LoRA论文中，他们用alpha参数衡量delta矩阵: 如果你只是将α设置为r并微调学习率，可已得到与论文近似的结果。...从刚初始化的rank为8的LoRA注入到RoBERTa-base模型开始，每个任务的训练精确地进行了6次训练。在前2个epoch中，学习率线性放大到最大值，然后在剩余的4个epoch中线性衰减到零。...其实我们可以简单地实现nn.Linear的包装器，也就是说我们想用它替换哪些层，通过检查它们的名字直接进行替换就可以了。...虽然我们的实现是可用的，但是还是强烈建议您使用PEFT，因为我们不是为了学习原理，而不是新造一个轮子。所以下面我们还是要介绍一下如何使用PEFT PEFT使用指南 我们以量化的方式加载模型。
k：揭示最接近的邻居 我们可以根据需求选择 k 值。有时，设置较低的 k 值可以更或多或少地得到您想要的结果，只是少数结果可能不会出现在最终输出中。...设置较高的 K 使用较大的 K 值，我们将获得更广泛的探索结果集。请注意，结果可能不如您的确切查询那样紧密聚焦。然而，您将遇到更多潜在有趣的书籍。...实时向量生成仅通过使用 query_vector_builder 而不是 query_vector 实现，后者需要传入预先计算的向量，但无论是在顶级 knn 搜索选项中还是在 knn 搜索查询中都提供了此功能...脚本根据我们的搜索查询（使用 query_vector_builder 块构建）获取相关结果。我们使用随机的 k 和 num_candidates 值，分别设置为 5 和 10。...num_candidates = 高值（例如 1000, 5000）：尝试使用较高的 num_candidates 值，以了解选择较高设置的上限影响。
NiFi 帮助用户实现他们想要的数据处理结果，例如优先考虑容错性而不是保证交付，或者针对低延迟而不是高吞吐量进行优化。...可插拔的细粒度基于角色的身份验证和授权机制确保对数据流的访问受到仔细控制，允许多个团队安全地管理和共享流的特定部分。...然而，使用最新版本，Python 集成得到了极大改善，允许在 NiFi 管道中更无缝地执行 Python 代码。...StandardValidators.NON_EMPTY_VALIDATOR], expression_language_scope=ExpressionLanguageScope.FLOWFILE_ATTRIBU TES ) 定义可以为该处理器设置的特性...Pinecone 的 VectorDB 接口：此处理器促进了与 Pinecone（一种矢量数据库服务）的交互，使用户能够高效地查询和存储数据。
我们将使用 Microsoft E5 多语言嵌入模型，该模型在零样本和多语言设置中具有最先进的性能。我们将介绍多语言嵌入的一般工作原理，以及如何在 Elasticsearch 中使用 E5。...在这种情况下，上下文很重要，查询指的是持有货币的银行，而不是河岸（bank of the river），因此我们仅召回引用此类“银行”的文档，但我们这样做基于语义而不是关键字的跨语言。...我们对运动或行走感兴趣，而不是坐在一处或一动不动。因此，最接近的文档由中文单词“去了”和英语单词“walked”表示。...您可以使用任何您想要的摄取方法，只要引用我们在开始时创建的摄取管道（或设置为索引的默认值）即可。...例如，如果您只有一个中文文本语料库，您可以自由地使用相同的模型和相同的方法来仅使用中文查询来搜索该语料库。它们都是相同的模型，并且最终的嵌入空间相同！
一旦设置好，LangChain将使我们的LLMs在程序上可以互换，这样我们就可以自由地尝试各种模型。 它将如何运作 什么是 LangChain ？...设置Python和Elasticsearch环境 确保您的计算机上安装有 Python 3.9 或类似版本。我使用 3.9 是为了更轻松地实现库与 GPU 加速的兼容性，但这对于该项目来说不是必需的。...pip install -r requirements.txt 您可以按照此处的说明设置 Elasticsearch 集群。使用云上的资源是最简单的方式。...我认为我可以使用Elastic托管服务的动态可扩展的机器学习（ML）节点更快地完成，而且成本更低。...使用 Elastic Cloud，需要再每小时花费 5 美元的机器上运行 40 分钟。 加载数据后，请记住使用云控制台将 Cloud ML 缩小到零或更合理的值。
准备工作本文中所有的方法，你都可以参考并在非 Docker 容器中使用。为了简单省事，可以参考前两篇文章，可以快速的搞定原版或者中文版的 LLaMA2 模型运行环境和 Docker 镜像。...而 bnb_4bit_compute_dtype 之所以设置为 torch.bfloat16 则是因为 HuggingFace 的另外一篇说明，我们可以使用这种新的数据格式，来减少传统 FP32 的“空间浪费...model_id = 'LinkSoul/Chinese-Llama-2-7b'# 或者，使用原版# model_id = 'meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf'model =...不过因为是新的模型文件，还是要进行几处简单的调整的。更新模型运行程序前文中提到，这里量化的程序和原版程序没有使用上的区别，所以多数程序都可以保持原样。...，依旧还在 6GB 以内，是不是感觉还凑合？
它提供了人工智能推理和训练领域易于使用且高度可定制的模块化工具箱。 虽然Stable Diffusion WebUI同样在生成高质量图像方面非常强大，但数据科学家和机器学习工程师通常需要更多的控制权。...--from_safetensors 如果--checkpoint_path以safetensors格式，则使用safetensors加载检查点，而不是PyTorch。...--stable_unclip_prior 如果这是一个稳定的unCLIP txt2img模型，请设置。选择要使用的先验。...--to_safetensors 是否将管道存储为safetensors格式。 --device 要使用的设备（例如cpu，cuda:0，cuda:1等）。...diffusers/blob/main/scripts/convert_lora_safetensor_to_diffusers.py 这里需要说明一下，--alpha是一个很关键的参数，缺省是0.75，这个值设置得过大就容易过拟合
上面就是一个简单的过程，下面才是我们主要关注的：计算是如何存储在内存中的。 2、减少存储数量 一种简单的方法是只保留反向传播所需的基本层，并在它们的使用完成后从内存中释放它们。...该算法不是从头开始计算层，如前面的示例所示，而是从最近的检查点开始计算。 平衡内存存储和计算时间的最佳策略是设置O(sqrt(n))个检查点，层数为n。...他们的方法冻结预训练模型的所有参数，并将新的可训练参数嵌入到transformer架构中的特定模块中，如注意力模块(查询、键、值，但也适用于其他模块)。...它们通过一些新技术来成功地量化模型，比如双量化和4位NormalFloat。 6、如何在代码中使用量化?...本文的目标是提供一个深入而简单的视图，利用的现有技术，以便在你的项目中微调自己的llm。 作者：Jeremy Arancio
LLM可以使用自己的文本值并更新超参数以更好地理解它们。...DocumentLLM还可以将对象转换为Node对象，然后再将其发送到索引，而不是直接加载文档。...对于长文档，节点方法通常是一个不错的选择，在这种情况下，LLM想要分解和检索文档的特定部分而不是整个文档。有关更多信息，请参阅文档/节点。...索引有助于有效地查询数据。使用默认的内存向量存储和定义的设置配置来创建索引。...当未显式提供特定组件时，LlamaIndex 框架会回退到对象中定义的设置Settings作为全局默认值。
准备工作 本文中所有的方法，你都可以参考并在非 Docker 容器中使用。 为了简单省事，可以参考前两篇文章，可以快速的搞定原版或者中文版的 LLaMA2 模型运行环境和 Docker 镜像。...而 bnb_4bit_compute_dtype 之所以设置为 torch.bfloat16 则是因为 HuggingFace 的另外一篇说明[9]，我们可以使用这种新的数据格式，来减少传统 FP32...model_id = 'LinkSoul/Chinese-Llama-2-7b' # 或者，使用原版 # model_id = 'meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf' model...不过因为是新的模型文件，还是要进行几处简单的调整的。 更新模型运行程序 前文中提到，这里量化的程序和原版程序没有使用上的区别，所以多数程序都可以保持原样。...，依旧还在 6GB 以内，是不是感觉还凑合？
work_mode": 0, "namespace": "experiment", "table_name": "breast_hetero_guest" } file：数据文件的路径 head：数据文件是否包含表头...partition": 10, "work_mode": 0, "namespace": "experiment", "table_name": "breast_hetero_host" } 注意文件名与表名是和...date：数据输入 - module：模型输入 - output： - date：数据输出 - module：模型输出 module 是定义这个组件的类型，当前 Fate 已经自带 37 个组件可以使用...，当然我们也可以自己开发新增算法组件进去； input 和 output 就是分别设置组件的输入输出，两个同时都支持两种类型，分别是数据和模型输入输出。...该配置主要是配置以下内容： DSL的版本 各个参与方的角色以及 party_id 组件运行参数 关于组件清单以及每一个组件的详细配置参数可参考官方文档：https://fate.readthedocs.io
而不是 Engine const engine: webllm.EngineInterface = await webllm.CreateWebWorkerEngine( /*worker...因此，除了构建简单的聊天机器人外，您还可以使用 WebLLM 实现以下功能： •流式传输：以实时块的形式返回输出，使用异步生成器（AsyncGenerator）。...•种子复现：使用种子确保输出可复现，通过 seed 字段。...模型支持 我们在 webllm.prebuiltAppConfig 中导出所有支持的模型，在此您可以看到一个模型列表，您可以简单地使用 await webllm.CreateEngine(anyModel...我们可以通过在终端尝试 emcc 和jekyll来验证安装是否成功。 2.设置必要环境 准备网页构建所需的所有依赖项： .
文本扩展示例现在，让我们更详细地看一个使用ELSER v2的例子。通过推理API，我们可以查看短语“Is Pluto a planet?”的预测值。...缺失：如果我们看到文档的频率为0，这意味着它从未出现过，可以安全地修剪掉。如果您使用的是ELSER以外的模型进行文本扩展，您可能需要调整这些值以获得最佳结果。...性能提升我们使用MS Marco Passage Ranking基准测试对这些变化进行了基准测试。通过这个基准测试，我们观察到启用了上述默认值的词汇修剪，99%分位延迟提高了3-4倍！...相关性影响一旦我们测量了真正的性能提升，我们就想验证相关性是否仍然合理。我们使用了一个小数据集对比MS Marco通道排名数据集。...这种新查询类型主要有两个用例：在查询时发送您自己预先计算的推理结果，而不是使用推理API。快速原型制作，这样您可以实验变化（比如对您的修剪配置进行调整！）。
在以下示例中，我们使用了 gpt-3.5-turbo。在 Kibana 中，您将可以访问一个控制台，无需设置 IDE 即可输入以下步骤到 Elasticsearch。...无论您是否拥有结构化或非结构化文本、数值数据或地理空间数据，Elasticsearch 都能以支持快速搜索的方式高效地存储和索引它。您可以超越简单的数据检索，聚合信息以发现数据中的趋势和模式。...但无论您的用例是否类似于这些，或者您正在使用 Elasticsearch 解决一个新问题，您在 Elasticsearch 中与数据、文档和索引的工作方式都是相同的。"}...为了总结多个文档，我们将使用一个包含脚本、推理和移除处理器的摄入管道，来设置我们的总结管道。...: "summary" } } }, { "remove": { "field": "prompt" } } ]}这个管道简单地将内容前缀为
Hugging Face还提供了一个在线平台，Spaces，它可以让用户快速地部署和分享他们的模型和应用。...Datasets库可以帮助用户快速地加载，处理和缓存数据，以及进行数据分析和可视化。...diffusers提供了扩散模型的完整pipeline ，包括DDPM，DDIM，stable_diffusion_2，VAE，controlnet等等，可以使用简单的几行代码完成推理。...validation_prompt="A photo of sks dog in a bucket" \ --validation_epochs=50 \ --seed="0" \ --push_to_hub 推理也是使用起来很简单的...demo = gradio.Interface(fn, inputs, outputs, ···) demo.launch() 传入一个函数和参数，获取返回值 剩下的就是你写好fn，设计一个好看的界面
（请确保您的 YAML 文件名和模型文件名相同，另请参阅“stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-controlnet\models”中的 YAML 文件。...默认情况下处于打开状态，您无需更改任何设置。...完美支持所有 A1111 Img2Img 或 Inpaint 设置以及所有蒙版类型现在，ControlNet 使用 A1111 的不同类型的蒙版进行了广泛测试，包括“Inpaint masked”/“Inpaint...这意味着您可以在 A1111 UI 的几乎任何位置轻松使用 ControlNet！新的“像素完美”模式现在，如果您打开像素完美模式，则无需手动设置预处理器（注释器）分辨率。...通过这种方式，您可以确保您的提示完美地显示在生成的图像中。
而代码是迄今为止对提高推理能力、掌握工具使用和增强AI智能体最有用的数据。事实上，GPT-3.5是在Codex的基础上进行微调的。 - 没有编码基准数据。...它本应是预训练配方中不可或缺的一部分，而不是事后的微调。 - 对于参数大于30B的语言模型，是时候采用混合专家系统（MoE）了。到目前为止，我们只看到OSS MoE LLM < 10B。...这次，研究人员在基底模型上技术上进行了创新，比如利用Multi-Query Attention等来提高模型的可扩展性。...预训练模型是微调的绝佳平台，但或许你不该直接使用。其对话模型则设有一个简单的对话模式。...要使用量化，你需要安装「bitsandbytes」库，并在加载模型时启用相应的标志: model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_id
2、关键参数说明如下： Name：名称，可以随意设置，甚至为空； Comments：注释，可随意设置，可以为空； 文件名称前缀：设置响应文件所在路径(路径必须已存在)和文件前缀 Save Failed...3.6 简单数据写入器 简单数据写入器，对用来记录取样器响应结果，不会以图形方式显示。配合NON GUI模式使用。...2、关键参数说明如下： Name：名称，可以随意设置，甚至为空； Comments：注释，可随意设置，可以为空。...2、关键参数说明如下： Name：名称，可以随意设置，甚至为空； Comments：注释，可随意设置，可以为空。...2、关键参数说明如下： Name：名称，可以随意设置，甚至为空； Comments：注释，可随意设置，可以为空。
得分值还表明该模型是最佳拟合的，而不是评估数据的过拟合或过拟合。 关键是，业务分析师还可以使用 BigQuery 提供的简单 SQL 接口执行模型训练和部署。...根据训练的模型和语音上下文，服务器返回的值可能少于设置的替代值。 参数值范围为 0 到 30。 值 0 或 1 将最多返回一个识别，如果该字段不是请求的一部分，则最多返回一个识别。...指向的音频应为原始二进制格式，而不是 Base64 编码格式。...描述的是 Python 代码中的模型，而不是用于模型设置的不同文件。 使用 Keras 的主要原因来自其指南，主要是它易于使用。...您可以通过这种方式为自动批量预测的缩放功能设置上限。 如果不设置值，则默认为 10。 运行时版本（可选）：使用的 AI 平台的版本。
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