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alpaca-trade-api-csharpPublic C# SDK for Alpaca Trade APIhttps://docs.alpaca.markets/ C#259Apache-2.08317(3 issues need help)0UpdatedMar 2, 2025 alpaca-pyPublic The Official Python SDK for Alpaca API traderuiPublicForked fromquickfixgo/traderui ...
git clone https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca.git cd stanford_alpaca pip install -r requirements.txt 启动训练 torchrun --nproc_per_node=4 --master_port=<your_random_port> train.py \ --model_name_or_path <your_path_to_hf_converted_llama_ckpt_and_tokenizer> \ --data_path ....
首先从自生成指令种子集中的175个人工编写的「指令-输出」对开始，然后，提示text-davinci-003使用种子集作为上下文示例来生成更多指令。通过简化生成管道改进了自生成指令的方法，这样大大降低了成本。在数据生成过程中，产生了52K个独特指令和相应的输出，使用OpenAI API的成本不到500美元。有了这个指令遵循的数据集，...
羊驼API也有非stream的普通行情接口,即get_quotes():查一次,返回一次股价,但有15分钟的延迟(模拟账户的限制),用在实时策略里面意义不大。可能对历史数据分析时有点用吧。大家可以自行探索官方教程:https://github.com/alpacahq/alpaca-trade-api-python/ ...
然后,我们提示 text-davinci-003 使用种子集作为上下文示例生成更多指令。 我们通过简化生成管道(请参阅GitHub中的详细信息)改进了自指令方法,并显着降低了成本。 我们的数据生成过程会产生 52K 条唯一指令和相应的输出,使用 OpenAI API 的成本不到 500 美元。
项目在GitHub发布才半天时间,便已经狂揽1800+星,火爆程度可见一斑。 Django联合开发者甚至对斯坦福的新研究用“惊天大事”来形容: 不仅如此,斯坦福团队还搞了个demo,在线可玩的那种。 话不多说,我们现在就来看看这个“草泥马”的效果。 比肩davinci-003的草泥马Aplaca ...
repo: https://github.com/young-geng/EasyLM 三、ColossalChat:深入体验 RLHF 在大模型中的功能 ColossalChat[7] 是第一个基于LLaMA预训练模型开源完整RLHF pipline实现,包括有监督数据收集、有监督微调、奖励模型训练和强化学习微调。只需要不到100亿个参数,就可以在大型语言模型的基础上通过RLHF微调达到中英文...
由于目标是对模型进行fine-tuning,所以得有一个fine-tuning的目标,由于原始模型对中文支持并不好,所以目标就有了,用中文语料库让模型更好的支持中文,这个社区也准备好了,直接下载中文的语料库就好了,在本地执行 wget https://github.com/LC1332/Chinese-alpaca-lora/blob/main/data/trans_chinese_alpaca_data.json...
https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca 摘要 本项目开源了中文LLaMA和Alpaca大型模型,强调指令微调。 我们通过添加2万个中文标记,扩展了原始LLaMA的中文词汇表,提高了编码效率并增强了基本语义理解。 通过结合使用中文数据的二次预训练和中文指令数据的微调,我们大大提高了模型对指令的理解和执行能力。