编译TensorRT-LLM(非docker环境) 由于在本地工作站通过下载docker环境编译TRT-LLM出现错误,无法解决。 于是决定通过在公有云申请资源,通过 配置TRT-LLM编译依赖环境的方式进行编译。公有云选择AudoDL,理由简单易用,价格… apache [TensorRT-LLM]部署流程 TRT-LLM部署流程1. 编译trt-cpp文件cd TensorRT-LLM/cpp/build...
Create and edit a configuration file: /root/magic-pdf.json {"bucket_info":{"bucket-name-1":["ak","sk","endpoint"],"bucket-name-2":["ak","sk","endpoint"]},"models-dir":"/mnt/data1/hf/hub/models--opendatalab--PDF-Extract-Kit-1.0/snapshots/38e484355b9acf5654030286bf72490e27842a...
LLM剪枝万字长文谈深度神经网络剪枝综述 目前,大多数针对大模型模型的压缩技术都专注于模型量化领域,即降低单个权重的数值表示的精度。另一种模型压缩方法模型剪枝的研究相对较少,即删除网络元素,包括从单个权重(非结构化剪枝)到更高粒度的组件,如权重矩阵的整行/列(结构化剪枝)。
LLM剪枝万字长文谈深度神经网络剪枝综述 目前,大多数针对大模型模型的压缩技术都专注于模型量化领域,即降低单个权重的数值表示的精度。另一种模型压缩方法模型剪枝的研究相对较少,即删除网络元素,包括从单个权重(非结构化剪枝)到更高粒度的组件,如权重矩阵的整行/列(结构化剪枝)。
LLM分布式训练并行技术 近年来,随着Transformer、MOE架构的提出,使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数,传统的单机单卡模式已经无法满足超大模型进行训练的要求。因此,我们需要基于单机多卡、甚至是多机多卡进行分布式大模型的训练。 而利用AI集群,使深度学习算法更好地从大量数据中高效地训练出性能优良的大模型是分布式机...
llm-action,让天下没有难学的大模型地址:github.com/liguodongiot/llm-action 本项目旨在分享大模型相关技术原理以及实战经验。
'llm-action - LLM 实战' Jelly Lee GitHub: github.com/liguodongiot/llm-action #开源# #机器学习# û收藏 53 7 ñ32 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候... 互联网科技博主 4 毕业于 北京邮电大学 3 公司 北京邮电大学 查看更多 a 75...
In this study, we introduce a novel methodology, termed Adapting Large Language Model for Long-Term Action Anticipation (LLMAction), which incorporates a distinctive action adapter module. The module enables the training of the LLM with minimal parameters, yet fully harnesses its robust sequence ...
OpenwebUI是一个功能丰富的离线操作Web用户界面，具备完全离线操作、支持多种LLM运行器、可扩展性以及用户友好等特点。部署时，首先确认OLLAMA模型的正确存储路径。接着，启动Docker容器，使用localhost地址，并查看启动日志以确保一切顺利。初次访问本地服务器时，需要进行注册。部署完成后的OLLAMA与OpenwebUI...
In this study, we introduce a novel methodology, termed Adapting Large Language Model for Long-Term Action Anticipation (LLMAction), which incorporates a distinctive action adapter module. The module enables the training of the LLM with minimal parameters, yet fully harnesses its robust sequence ...