在基于 NVIDIA GPU 的强大云端服务器支持下,聊天机器人已经深入到全球数百万人的日常生活中。这些开创性的工具不仅提供了便利的沟通方式,还大大提升了信息获取和处理的效率。而现在,这些先进的 AI 技术将进一步拓展其应用场景,搭载在 NVIDIA RTX 的 Windows PC 上。这不仅实现了本地化的 AI 运算,还为用户带来了更快速、更个性化的生成式 AI 服务。无论是商务沟通、学习辅助还是娱乐互动,搭载 NVIDIA RTX 的 Windows PC 都将为用户提供更高效、更精准的 AI 支持。
当我们正处于Python 2.x到Python 3.x的过渡期时,你可能想过是否可以在不修改任何代码的前提下能同时运行在Python 2和3中。这看起来还真是一个合理的诉求,但如何开始呢?哪些Python 2 代码在 3.x 解释器执行时容易出状况呢?
在Python编程中,经常会遇到各种各样的错误和异常。其中一个常见的错误是ImportError: cannot import name 'Random',它通常出现在使用tempfile.py模块时。本篇技术博客将带你了解这个错误的原因以及如何解决它。
最近huggingface的transformer库,增加了BART模型,Bart是该库中最早的Seq2Seq模型之一,在文本生成任务,例如摘要抽取方面达到了SOTA的结果。
在Python编程中,有时候会遇到ImportError: dynamic module does not define module export function (PyInit_example)的错误。这个错误通常出现在导入Python C扩展模块时,提示无法正确找到模块导出的初始化函数。
接下来我将用 Nebula(https://symbl.ai/platform/nebula/llm/)替代 OpenAI,Hugging Face 上的 Embedding 向量模型代替 OpenAI 模型。
所有机器学习(ML)项目的第一步都是收集所需的数据。本项目中,我们使用网页抓取技术来收集知识库数据。用 requests 库获取网页并使用 BeautifulSoup4.从网页中提取信息、解析 HTML 信息并提取段落。
在这篇博客中,Meta 探讨了使用 Llama 2 的五个步骤,以便使用者在自己的项目中充分利用 Llama 2 的优势。同时详细介绍 Llama 2 的关键概念、设置方法、可用资源,并提供一步步设置和运行 Llama 2 的流程。
使用QLoRA对Llama 2进行微调是我们常用的一个方法,但是在微调时会遇到各种各样的问题,所以在本文中,将尝试以详细注释的方式给出一些常见问题的答案。这些问题是特定于代码的,大多数注释都是针对所涉及的开源库以及所使用的方法和类的问题。
Python导入自定义模块ImportError: No module named 'xxx'问题
【磐创AI 导读】:本文介绍了最先进的自然语言处理库——PyTorch-Transformers
本文首先分析微调脚本trainer.sh的内容,再剖析ChatGLM是如何与Huggingface平台对接,实现transformers库的API直接调用ChatGLM模型,最后定位到了ChatGLM模型的源码文件。
---- 新智元报道 编辑:编辑部 【新智元导读】ChatGPT调用众多开源AI模型,让HuggingFace给实现了。 前段时间,浙大微软团队提出的HuggingGPT在整个科技圈爆火。 这个大模型协作系统利用ChatGPT作为控制器,随意调用HuggingFace中的各种模型,以实现多模态任务。 让ChatGPT当「老板」,已经成为许多人看好的方向。 这不,该来的还是来了...... 全球最火的AI社区HuggingFace官方出品「Transformers Agent」,通过控制10万多个
在Python编程中,经常会遇到各种 ImportError 错误。今天我们来讲解一种常见的 ImportError 错误: "from . import _arpack ImportError: DLL load failed"。
Python脚本在编译的时候,经常会遇到ImportError: No module named *** 的错误 错误提示: ImportError: No module named request 问题分析: 原因是Python中有些模块未导入。 解决方法: 检查 from *** import *** 中模块名称是否有错误,如果没有错,就通过命令行 pip install *** 下载该模块,如果安装不成功,可以到http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 搜索下载。
具体参考这条帖子: https://zhuanlan.zhihu.com/p/655948272
到本章为止,我们已经使用Transformers模型来解决英文语料的NLP任务,但如果我们语料是用Greek, Swahili或者Klingon等语言组成,现在怎么办? 一种方法是在Hugging Face Hub上搜索合适的预训练语言模型,并在手头的任务上对其进行微调。 然而,这些预训练的模型往往只存在于像德语、俄语或普通话这样的 "丰富资源 "的语言,这些语言有大量的网络文本可供预训练。 当语料库是多语言的时候,另一个常见的挑战出现了,在产品化环境中维护多个单语模型对我们以及工程团队来说是没有乐趣的。
ImportError:无法导入名称“ RandomizedLogisticRegression”
本文翻译自:Circular (or cyclic) imports in Python
注意:从2.3.0版本开始,转换脚本现在已成为 transformers CLI(transformers-cli)的一部分,在任何transformers)=2.3.0的都可用。以下文档反映了transformers-cli convert命令格式。
随着人工时代的到来及日渐成熟,大模型已慢慢普及,可以为开发与生活提供一定的帮助及提升工作及生产效率。所以在新的时代对于开发者来说需要主动拥抱变化,主动成长。
文档理解是文档处理和提取中最重要的步骤。这是从非结构化或半结构化文档中提取信息并将其转换为结构化形式的过程。提取后的结构化表示可以支持各种下游任务,例如信息检索,汇总,分类等。有许多不同的方法可以理解文档,但它们都有一个共同的目标:创建文档内容的结构化表示,以便用于进一步的处理。
try: from io import BytesIO as StringIO except ImportError: try: from cStringIO import StringIO except ImportError: from StringIO import StringIO
作者:Thomas Chaigneau 翻译:欧阳锦校对:和中华 本文约3000字,建议阅读7分钟本文介绍了如何使用ONNX构建真实世界的NLP应用。 如何用ONNX构建真实世界的NLP应用,而不仅仅是为了张量做基准测试。 图片源自网络 ONNX是一种用于神经网络的机器学习格式。它是可移植的,开源的,并且在不牺牲准确性的情况下提高推理速度,真的很厉害。 我发现了很多关于ONNX基准的文章,但没有一篇文章介绍将其用于真实世界NLP任务的简便方法。我还在Hugging Face的discord server
大多数大型语言模型(LLM)都无法在消费者硬件上进行微调。例如,650亿个参数模型需要超过780 Gb的GPU内存。这相当于10个A100 80gb的gpu。就算我们使用云服务器,花费的开销也不是所有人都能够承担的。
今天在自己的 PC 上部署和体验了ChatGLM-6B的推理服务,简单记录一下流程。
datawhale8月组队学习 -基于transformers的自然语言处理(NLP)入门
强烈推荐:数据标注平台doccano----简介、安装、使用、踩坑记录_汀、的博客-CSDN博客_doccano
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者:Thomas Chaigneau 翻译:欧阳锦 校对:和中华 ONNX是一种用于神经网络的机器学习格式。它是可移植的,开源的,并且在不牺牲准确性的情况下提高推理速度,真的很厉害。 我发现了很多关于ONNX基准的文章,但没有一篇文章介绍将其用于真实世界NLP任务的简便方法。我还在Hugging Face的discord server上回答了很多关于ONNX以及将其用于NLP的最佳方式的问题。 这就是我决定写这篇博文的原因。我想帮助你使用ONNX与超强的Transform
在使用TensorFlow进行深度学习时,经常会遇到一些错误。其中一个常见的错误是ImportError: cannot import name ‘adam‘ from ‘tensorflow.python.keras.optimizers‘。本文将介绍这个错误的原因,并提供解决方案。
其中pandas和numpy中的数组格式 以及Series DataFrame都是基于此之上而得到的。其中比R要多:Tuple、Dictionary两种类型。
使用python进行程序编写时,经常会使用第三方模块包。这种包我们可以通过python setup install 进行安装后,通过import XXX或from XXX import yyy 进行导入。不过如果是自己遍写的依赖包,又不想安装到python的相应目录,可以放到本目录里进行import进行调用;为了更清晰的理清程序之间的关系,例如我们会把这种包放到lib目录再调用。本篇就针对常见的模块调用方法汇总下。
SentenceTransformers 是一个可以用于句子、文本和图像嵌入的Python库。可以为 100 多种语言计算文本的嵌入并且可以轻松地将它们用于语义文本相似性、语义搜索和同义词挖掘等常见任务。
与此相反。恰恰我觉得这篇文章的内容可以算是 Python 的进阶技能,会深入地探讨并以真实案例讲解 Python import Hook 的知识点。
__init__.py的作用是让一个呈结构化分布(以文件夹形式组织)的代码文件夹变成可以被导入import的软件包。
Python 程序中最常见的错误原因是某个语句不符合规定的用法。这种错误称为语法错误。Python 解释器会立即报告它,通常会附上原因。
所谓的模块导入,是指在一个模块中使用另一个模块的代码的操作,它有利于代码的复用。
有一天发现,在腾讯文档中想搜索之前写的东西需要收费了。这钱非花不可吗?好像不用。我们可以利用langchain+chatGLM在本地搭建自己的知识库,除了能搜索到文档这个功能,还能基于知识库内容和你进行对话问答~
在之前对 ChatGLM 的搭建部署和测试使用过程中,我对 ChatGLM 和 Langchain 的能力有了初步了解。尽管这些工具已经具备了一定的通用性,但由于本地知识库的效果不理想,我仍然觉得需要为自己定制属于自己的模型和应用。因此,我决定学会基于 Langchain 和模型进行编程,从现在开始着重学习 Langchain 的基础知识和编码,为后续打造自己的贾维斯做知识储备。
python 中模块和保定 概念 如果将代码分才投入多个py 文件,好处: 同一个变量名也互不影响。 python 模块导入 要使用一个模块,我们必须先导入该模块。python 使用import 语句导入一个模块,例如导入系统自带的模块 impoor math 你可以认为math就是一个指向已导入模块的变量,通过该变量, 我们可以访问math模块中所定义的所有公开的函数、变量和类: 如果我们只希望导入用到的math模块的某几个函数,而不
Python 的 import 是非常直观的,但即使这样,有时候你会发现,明明包就在那里,我们仍会遇到 ModuleNotFoundError,明明相对路径非常正确,就是报错
在写 Python 项目的时候,我们可能经常会遇到导入模块失败的错误:ImportError: No module named 'xxx'或者ModuleNotFoundError: No module named 'xxx'。
「Huggingface🤗NLP笔记系列-第3集」最近跟着Huggingface上的NLP tutorial走了一遍,惊叹居然有如此好的讲解Transformers系列的NLP教程,于是决定记录一下学
在使用Python进行开发的过程中,我们经常会使用pip来安装第三方库。然而,在某些情况下,当我们尝试使用pip来安装或更新库时,可能会遇到如下错误信息:
在遇到执行python程序报错的时候,我们很有可能需要到交互模式下去进行排错,在这里介绍几个交互模式下的小技巧,希望能够帮到你:
在 Python 中,__init__.py 文件是一个特殊文件,在包中扮演着几个重要的角色。在本教程中,我们将解释…
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云