目前DB-GPT-Hub分支refactor支持了Code Llama模型微调,我粗糙地跑7b基础模型使用lora方法spider数据集上能达到0.66,大家也可以去试试。 再多说一句题外话,eosphoros-ai组织最新有个新项目Awesome-Text2SQL,收集了Text2SQL+LLM领域的相关综述、基础大模型、微调方法、数据集、实践项目等等,欢迎围观尝试。 基本信息 进入...
那么接下来先在本地部署一个 Text generation Web UI 界面。 1. 本地部署 Text generation Web UI 本篇文章测试环境:Windows10 专业版 首先我们需要在本地部署 Text generation Web UI,是一个基于 Gradio 的 LLM Web UI 开源项目,可以利用其快速搭建部署各种大模型环境。 github 地址:https://github.com/face...
CodeFuse-Query 还支持如基于代码数据的商业智能 (BI) 这类用例,能生成报告和仪表板,协助监控和决策过程。此外,CodeFuse-Query 在分析大型语言模型 (LLM) 的训练数据方面发挥了重要作用,提供了增强这些模型整体效果的深入见解。 在当前的静态分析领域,CodeFuse-Query 带来了一种新的范式。它不仅满足了大规模、复杂...
可以看到,显示出了正确结果,目前我们在本机部署了 Text generation Web UI,并且还添加了 code llama 大模型,如果想团队协作多人使用,或者在异地其他设备使用的话就需要结合 Cpolar 内网穿透实现公网访问,免去了复杂得本地部署过程,只需要一个公网地址直接就可以进入到 Text generation Web UI 中。 接下来教大家如何...
本篇文章介绍如何在本地部署Text generation Web UI并搭建Code Llama大模型运行,并且搭建Code Llama大语言模型,结合Cpolar内网穿透实现公网可远程使用Code Llama。 Code Llama是一个可以使用文本提示生成代码的大型语言模型 (LLM)。可以使当前开发人员的工作流程更快、更高效,并降低学习编码...
In both our multi-LLM decentralized and centralized strategies, we have k different LLMs that generate diverse summaries of the text. However, during evaluation, our multi-LLM centralized summarization approach leverages a single LLM to evaluate the summaries and select the best one whereas k LLMs...
the main feature of Chart Mage is its autocomplete functionality that makes a reasonable guess of what you’re going to write next based on the typical UML syntax and the partial model you’ve created so far. And that was long before Copilot and all these other LLM-based autocomplete tools...
在LLM大语言模型页签的LLM大语言模型数据处理 - github code区域中,单击创建。 在新建工作流对话框中,配置参数(可以全部使用默认参数),然后单击确定。 其中:工作流数据存储配置为OSS Bucket路径,用于存储工作流运行中产出的数据。 在工作流列表中,双击目标工作流,进入工作流。 系统根据预置的模板,自动构建工作流,如...
Recent advancements in large language models (LLMs) have driven significant progress in zero-shot text-to-speech (TTS) synthesis. However, existing foundation models rely on multi-stage processing or complex architectures for predicting multiple codebooks, limiting efficiency and integration flexibility....
defappend_to_history(self, user_prompt, response):self.history.append((user_prompt, response))iflen(self.history)> self.history_length:self.history.pop(0) 最后,我们实现了generate函数,该函数根据输入提示生成文本。 每个LLM都有一个用于培训的特定提示模板。对于Code Llama,我使用了codellama-13b-chat中...