前段时间投入了大量的时间与精力编写了 Planer (PowerfulLightArtificialNEuRon)框架,该框架仅依赖 NumPy 作为其矩阵计算库,并设计了 JSON 格式的及其精简的中间表达格式。最终通过正则表达式对 PyTorch 模型 TorchScript 进行解析实现模型自动转换到 Planer 框架进行推理。笔者已经转换了多种 CNN 模型在 Planer 实现成功推理。
//罪犯不一定只有3个人，所以你的代码框架有点问题，直接帮你大换血了。//不太好编辑，可能看起来有点乱 include <stdio.h> int main(){ int A,B,C,D,E,F; //每个罪犯只有01两种情况，1是罪犯0清白 for(A=0;A<2;A++) //A for(B=0;B<2;B++)//B for(C=0;C<2;C++)...
跟到sample()中,对结果进行temperature、topp、topk处理; 计算完成后,释放内存; 至此,整个llama2的推理流程全部结束,最后看一下生成的小说的效果。 学会后,你也可以基于x86平台手撸一个神经网络推理框架了。 最后,安利一波ncnn,炒鸡好用,代码可读性很强,用来学习神经网络推理优化非常适合。 reference https://github...
做题顺序一般是 言语 判断推理 资料分析 实验设计 常识 数量关系 策略里的推理 越是难...
作为纯 C 语言编写的框架,ggml 大幅降低了大模型的运行成本。llama.cpp 和 whisper.cpp 都使用了 ggml,我们来看一下使用 llama.cpp 和 whisper.cpp 的例子。 下图是一个在树莓派上使用 whisper.cpp 检测短语音命令的例子: 在单个 M1 Pro 上同时运行 LLaMA-13B + Whisper Small 的 4 个实例,如下图所示:...
然后，用500行代码在纯C环境下进行推理，并且无需任何依赖项。最后得到的预训练模型（基于TinyStories），可以在MacBook Air M1 CPU上用fp32以每秒18个token的速度生成故事样本。llama2.c一经发布，就在GitHub上速揽1.6k星，并且还在快速攀升中。项目地址：https://github.com/karpathy/llama2.c 顺便，Karpath...
首先我们来看一下行测的各个板块分值分布：● 资料分析20分 ● 判断推理四大板块加起来28分 ●数量关系...
C-Eval 是全面的中文基础模型评估套件，覆盖人文，社科，理工，其他专业四个大方向，52 个学科（微积分，线代 …），从中学到大学研究生以及职业考试，一共 13948 道题目的中文知识和推理型测试集。不仅包含广泛的 NLP 任务，还能从众多高级 LLM 能力上对 LLM 进行评估。就在最近，排行榜 C-Eval 杀出一匹黑马，...
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AscendCL(Ascend Computing Language)是一套用于在昇腾平台上开发深度神经网络推理应用的C语言API库,提供模型加载与执行、媒体数据处理、算子加载与执行等API,能够实现在昇腾CANN平台上进行深度学习推理计算、图形图像预处理、单算子加速计算等能力。 了解了这些大步骤后,下面我们再展开来说明开发应用具体涉及哪些关键功能?各...