当然只是个人认为,上述数据清洗等需要一些时间,这些事情 datasetforecast github.com/Nixtla/datas 已经完成了,基于它来使用M4数据集,会简单不少,比如: from datasetsforecast.m4 import M4, M4Evaluation, M4Info # 下载数据 await M4.async_download('data') def train_valid_split(group): df, *_ = M4.load...
2.2.2.pulsar2工具模型转化以及仿真运行# 下载pulsar2工具(博主使用的是1.9) 谷歌网盘链接: quick_start_example 文件夹 其中文件如下: config dataset model output pulsar2-run-helper Copy ./dataset/calibration_data.tar:添加了数据集的四张照片 config文件: { "model_type": "ONNX", "npu_mode": "NPU1...
# val_dataset可选,如果不指定,则会从dataset中切出一部分数据集作为验证集 --dataset train.jsonl \ --val_dataset val.jsonl \ 自定义数据集支持json和jsonl样式。glm-4v-9b支持多轮对话,但总的对话轮次中需包含一张图片,支持传入本地路径或URL。以下是自定义数据集的示例: {"query": "55555", "respo...
1. GLM4 依赖环境 2. BGE-m3 模型参数 江岳你好 1枚 CC0 自然语言处理 9 24 2024-07-01 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 external-libraries.zip bge-m3-other.zip pytorch_model.bin external-libraries.zip (3121.34M) 下载 File Name Size Update Time external-libraries/nvidia_curand_cu...
# val_dataset可选,如果不指定,则会从dataset中切出一部分数据集作为验证集 --dataset train.jsonl \ --val_dataset val.jsonl \ 自定义数据集支持json和jsonl样式。glm-4v-9b支持多轮对话,但总的对话轮次中需包含一张图片,支持传入本地路径或URL。以下是自定义数据集的示例: {"query": "55555", "respo...
以上为整个数据预处理流程,在配置文件中使用dataset: adv_gen_train, adv_gen_dev配置即可在微调中使用广告文案生成数据集。 5.2 微调 在LLaMa Factory路径下新建examples/train_lora/glm4_9b_chat_lora_sft.yaml微调配置文件,微调配置文件如下: ### model ...
以上为整个数据预处理流程,在配置文件中使用dataset: adv_gen_train, adv_gen_dev配置即可在微调中使用广告文案生成数据集。 5.2 微调 在LLaMa Factory路径下新建examples/train_lora/glm4_9b_chat_lora_sft.yaml微调配置文件,微调配置文件如下: ### model model_name_or_path: xxx # 当前仅支持本地加载,填写...
update dataset link Jul 25, 2024 predict_glm4.py update glm4 predict Jun 21, 2024 predict_qwen2.py update glm4 predict Jun 21, 2024 requirements.txt init Jun 11, 2024 train_glm4.py init Jun 11, 2024 train_glm4_ner.py fix prompt ...
# Model Description This model converts screenshots of website components into HTML/CSS codes. It is based on a very early checkpoint of our forthcoming vision-language foundation model, which has been fine-tuned using the Websight dataset. This is very much an alpha version. The goal is to...
// 创建一个DicomObject对象DicomObjectobj=DicomInputStream.readFile(newFile("example.dcm")).readDataset(-1,-1);// 输出DICOM文件的元数据System.out.println(obj); 1. 2. 3. 4. 5. Step 4: 处理DICOM文件 可以通过以下代码对DICOM文件进行处理: ...