cache/modelscope/qwen/Qwen-1_8B-Chat 将原始模型转换为ggml支持的格式: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 python3 qwen_cpp/convert.py -i /mnt/workspace/.cache/modelscope/qwen/Qwen-1_8B-Chat -t q4_0 -o qwen1_8b-ggml.bin ./build/bin/main -m qwen1_8b-ggml.bin --...
from yellowbrick.cluster import KElbowVisualizer# Instantiate the clustering model and visualizerkm = KMeans(init="k-means++", random_state=0, n_init="auto")visualizer = KElbowVisualizer(km, k=(2,10))visualizer.fit(data_no_outliers)# Fit the data...
Model Ratatouille 背后的思想是复用多个同一基础模型在不同的多样性辅助任务上微调过的迭代版本,如下图所示。 通过Model Ratatouille 实现模型融合,并且对比了其它微调策略,(OOD = 分布外 / 泛化) 细致来说,Model Ratatouille 方法可以总结成下图。 用于模型融合的 Model Ratatouille 方法 请注意,这样的整体思路也可用...
启动大模型“qwen2.5:3b”:Win+R调出运行框,输入cmd,在cmd中输入”ollama run qwen2.5:3b“并启动 ` import ollama def api_generate(text: str): print(f'提问:{text}') stream = ollama.generate( stream=True, model='qwen2.5:3b',# 修改大模型名称1prompt=text, ...
本篇是《Rust与AI》系列的第二篇,上一篇我们主要介绍了本系列的概览和方向,定下了一个基调。本篇我们将介绍LLM的基本架构,我们会以迄今为止使用最广泛的开源模型LLaMA为例展开介绍。 LLM背景 Rust 本身是不挑 AI 模型的,但是 LLM 是当下最热的方向,我们就从它开始吧,先了解一些非常基础的背景知识。
testModel(collection, q2, 3, modelName) #问题2返回3笔推理结果 testModel(collection, q3, 5, modelName) #问题3返回5笔推理结果 执行上述Python代码,截取控制台打印的相关输出如下: 当前collection:name='collection_bert-base-chinese' id=UUID('d0fe761d-3e64-4b89-ab8a-59a7253d44a7') metadata=None...
python ai pytorch artificial-intelligence transformer gpt language-model large-language-models llm chatgpt Updated Apr 20, 2025 Jupyter Notebook Mintplex-Labs / anything-llm Sponsor Star 43.1k Code Issues Pull requests The all-in-one Desktop & Docker AI application with built-in RAG, AI ...
实验中，研究人员在Game of 24（24点游戏）、Checkmate-in-One、Python编程挑战等多种任务上，为GPT-4集成了Python解释器，在元提示策略下，模型性能刷新SOTA。具体来说，相比「标准提示」提升了17.1%，相比「动态专家提示」提高了17.3%，相比「多角色提示」提高了15.2%。元提示让LLM充当「指挥者」我们已看到，...
python automated_model_llm.py 输出: LLM selected the best model: RandomForestClassifier Hyperparameter tuning suggestion received: { 'n_estimators': 100, 'max_depth': None, 'min_samples_split': 2, 'min_samples_leaf': 1, 'max_features': 'sqrt', 'bootstrap': True } Running RandomForest...
这个项目作为一个LLM (Large Language Model) API封装器的代理框架,涉及到大量的API访问请求,这正是使用异步编程的主要原因之一。在这个上下文中,异步编程的使用主要带来以下几个关键优势: 提高并发性:异步编程允许程序在等待API响应时不会阻塞,能够同时处理多个API请求。这对于需要与服务器频繁交互的应用来说非常重要,...