首先从中心获取一个小型金融知识数据集,并将其以 CSV 格式保存在 Colab 根目录中。 fromdatasetsimportload_datasetdata=load_dataset("ronal999/finance-alpaca-demo",split='train')# 这里为了演示只加载原始数据集的1/6用于演示目的data=data.shard(num_shards=6,index=0)data.to_csv("train.csv")print(data...
except AssertionError: print("Please set up a GPU before using LLaMA Factory: https://medium.com/mlearning-ai/training-yolov4-on-google-colab-316f8fff99c6") #Upload training data from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') import shutil # 指定源檔案路徑和目標資料夾路徑 sou...
通常,LLM是在大规模文本数据集上做token prediction预训练,再fine-tuned以适配各种具体NLP任务,包括翻译、聊天机器人、Q&A等。这些任务的基本要求就是生成的文字是流畅的,因此,LLM主要focus on生成连贯的文本,对中间层embedding的语义约束变弱了。Decoder-only的LLM这个情况更明显。类比来说,就像我们上学时学物理一样,...
from ultralytics import YOLO model = YOLO("yolov10n.pt") # Train the model model.train(data="datasets/data.yaml", epochs=50, imgsz=640) 就我而言,在 Google Colab 上训练此模型大约需要 6 个小时,共 50 个 epoch。你可以调整 epoch 数量、数据集大小或超参数等参数来提高模型的性能和准确性。
还提供了Google Colab:https://colab.research.google.com/drive/1sEZBonBMGP44CtO6GQTwAlL0BGJXjtfd?usp=sharing 安装: pip install scrapegraphai 使用,假设使用Open AI的chatgpt3.5: OPENAI_API_KEY = "YOUR API KEY" 官方有不少预设的graph,SmartScraperGraph是其中之一,这个graph包含抓取、解析、rag和生成几...
注意:大部分代码文档 Notebook 托管在了 Google Colab,一小部分在 Kaggle 上,有些 Notebook 所需内容超过了 Colab 免费版本上限,这时可以选择使用 Cloab Pro 版本或者在自己本地环境中运行～ 05 综述&研报 ✅《Evaluating Large Language Models: A Comprehensive Survey》 ...
Automatically evaluate your LLMs in Google Colab. Contribute to mlabonne/llm-autoeval development by creating an account on GitHub.
首先,获取相关代码,我们把它们放在了Google Colab[2] 笔记本,大家可以先获取提供的数据或者克隆LlamaIndex repo[3],并打开examples/paul_graham_essay使用提供的示例代码。 其次,需要一个能够访问的 LLM。默认情况下,LlamaIndex 使用 GPT。大家可以从 OpenAI 网站获得OpenAI API 密钥[4]。在示例代码中,我们是从.env...
在Google Colab 上运行 vLLM 部署 大型语言模型的量化 量化是通过将模型的权重缩小为更小的位(通常为8 位或4 位),将机器学习模型从较高精度转换为较低精度。vLLM 等部署工具对于以极低延迟和高吞吐量提供大型语言模型的推理服务非常有用。 我们能够在 Google Colab 的 T4 GPU 上方便地运行带有 Hugging Face ...
该示例代码可在 Google Colab 笔记本中找到,可在 Colab 提供的(免费)GPU 上运行。数据集也可在 Hugging Face 上获取。 Google Colab | 训练数据集 | GitHub Repo 导入 我们从 Hugging Face 的 transforms、peft 和数据集库中导入模块。 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline ...