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本篇教程将为你揭秘。 一、FastGPT简介 FastGPT是一种基于生成式预训练Transformer模型的人工智能技术,它能够理解和生成自然语言文本,具备高度的智能化和自适应性。通过海量的数据训练,FastGPT可以模拟人类的语言逻辑,实现与用户的流畅交流。 二、FastGPT核心原理 Transformer模型:FastGPT的核心在于其采用的Transformer模型...
我于是在思考,既然老版本 BERT 预训练模型可以和 fast.ai 对接,那能否把新版本的各种 Transformer,也用这种方式简化调用呢? 如果这样做可以的话,咱们就不必再眼巴巴等着 Huggingface 改进教程与用户接口了,直接用上 fast.ai ,取两者的长处,结合起来就好了。
Fast3R是一个基于Transformer的模型,它能够从一组无序且未定位的图像中预测3D点图。模型架构的设计旨在在推理期间可扩展至超过1000张图像,尽管在训练期间我们使用图像掩码来用远更少的图像进行训练。在本节中,我们将详细介绍Fast3R的实现,并讨论使其具有可扩展性的设计选择。
包含所有预处理。覆盖绝大部分 Transformer 模型的 Tokenizer 所需要的功能,包括特殊 Tokens 的拼接、截断等。输入的原始文本经过 FastTokenizer 处理后得到的结果可直接输入到 Transformer 类模型。 快速开始 下面将介绍 Python 版本 FastTokenizer 的使用方式,C++ 版本的使用方式可参考FastTokenizer C++ 库使用教程。
在FastGPT 中,知识库通常使用 top-k 召回的方式,即查找前 k 个最相似的内容。这涉及到向量的使用,其中每个文本或数据点都被表示为一个向量。这些向量通过特定的算法(如词嵌入或 Transformer 模型)从原始文本中生成,它们捕获了文本中的语义和上下文信息。
--model:指定 ASR 模型(默认是openai/whisper-base)。--device:选择计算设备(默认是cuda:0)。--dtype:设置计算数据类型(float32或float16)。--batch-size:调整处理批量大小(默认是 8)。--better-transformer:使用 BetterTransformer 进行改进处理(标志)。--chunk-length:定义音频块长度(默认是 30 秒)。
修改/etc/fdfs/client.conf base_path=/home/fastdfs tracker_server=192.168.20.1:22122 使用格式: /usr/bin/fdfs_test 客户端配置文件地址 upload 上传文件 比如将/home下的图片上传到FastDFS中: /usr/bin/fdfs_test /etc/fdfs/client.conf upload /home/1.png...