书生大模型学习笔记及课后作业1

最新推荐文章于 2025-12-03 10:01:15 发布
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#学习 #笔记 #人工智能

本文介绍了GitHub上InternLM/tutorial课程，详细讲解了书生·浦语大模型的全链路开源体系，提供课程笔记供学习者参考。
【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记（一）：全链路开源体系介绍
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
03-31 2239
本文为实战营第一次课程笔记，主要分为两个部分，第一部分从书生·浦语大模型发展、分类、组成进行详细介绍，方便大家理解。第二部分为对 InternLM2技术报告解读，后续系列会继续更新，欢迎大家交流！
【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记（七）：大模型评测实战
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
05-03 1510
本篇笔记内容主要为【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记（七）：大模型评测实战 ，主要对OpenCompass 大模型评测部分详细介绍，欢迎大家交流学习！
书生大模型学习笔记及课后作业4
LinZiMu_Abraham的博客
02-20 715
《第4节 XTuner 大模型单卡低成本微调实战》学习笔记及课后作业
书生大模型学习笔记及课后作业3
LinZiMu_Abraham的博客
02-19 381
《第3节基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库》学习笔记及课后作业
书生大模型学习笔记及课后作业6
LinZiMu_Abraham的博客
02-20 374
《第6节 OpenCompass 大模型评测》学习笔记及课后作业
书生大模型学习笔记及课后作业2
LinZiMu_Abraham的博客
02-19 295
《第2节 轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo》学习笔记及课后作业
书生大模型学习笔记及课后作业5
LinZiMu_Abraham的博客
02-20 819
《第5节 LMDeploy 大模型量化部署实践》学习笔记及课后作业
书生·浦语大模型实战营-学习笔记2
qq_37397652的博客
01-11 705
目录轻松玩转书生·浦语大模型趣味Demo1. 大模型及 InternLM 模型介绍2. InternLM-Chat-7B 智能対话 Demo3. Lagent 智能体工具调用 Demo4. 浦语•灵笔图文创作理解 Demo5. 通用环境配置6. 课后作业 视频地址： (2)轻松玩转书生·浦语大模型趣味Demo 文档教程： https://github.com/InternLM/tutorial/blob/main/helloworld/hello_world.md 轻松玩转书生·浦语大模型趣味Demo
书生·浦语大模型全链路开源体系课后作业-第二课
Icanruntheworld的博客
04-05 339
1.2.
书生·浦语(InternLM)-大模型实战营-春节课程-学习笔记2
LYMing1986的博客
02-19 1010
书生浦语项目首页:https://github.com/InternLM/InternLM 训练营课程首页：https://github.com/internLM/tutorial?tab=readme-ov-file b站视频首页：OpenMMLab的个人空间-OpenMMLab个人主页-哔哩哔哩视频
学习笔记：书生·浦语实战营第二期第六课
追寻本身即是答案
04-23 2201
Lagent是一个轻量级开源智能体框架，旨在让用户可以高效地构建基于大语言模型的智能体。支持多种智能体范式，如 AutoGPT，ReWoo，ReAct，也支持多种工具，如谷歌搜索、Python解释器等AgentLego是一个多模态工具包，可以像乐高积木一样快速简便地拓展自定义工具，从而组装出自己的智能体，支持多个智能体框架，如Lagent、LangChain、 Transformers Agents
书生浦语大模型实战课 第二课笔记
03-31
书生浦语大模型实战课 第二课笔记
书生大模型学习笔记4 - 模型的部署
jaysonhu的博客
08-05 1055
LMDeploy 已经支持了 InternLM-XComposer2 系列的部署，但值得注意的是 LMDeploy 仅支持了 InternLM-XComposer2 系列模型的视觉对话功能。InternLM-XComposer2 是一款基于 InternLM2 的视觉语言大模型，其擅长自由形式的文本图像合成和理解。LMDeploy 启动一个与 InternLM-XComposer2-VL-1.8B 模型交互的 Gradio 服务。Streamlit web运行。创建 cli_demo.py。
书生大模型学习笔记9 - LMDeploy 量化部署
jaysonhu的博客
08-19 799
lmdeploy lite auto_awq: lite这是LMDeploy的命令，用于启动量化过程，而auto_awq代表自动权重量化（auto-weight-quantization）。/root/learning/InternLM/XTuner/merged_20b-w4a16-4bit: 这是工作目录的路径，用于存储量化后的模型和中间结果。–calib-dataset ‘ptb’: 这个参数指定了一个校准数据集，这里使用的是’ptb’（Penn Treebank，一个常用的语言模型数据集）。
【AI学习-comfyUI学习-第十二节-FLUX局部重绘工作流-各个部分学习-第十二节】
qq_22146161的博客
12-02 740
最近，学习comfyUI，这也是AI的一部分，想将相关学习到的东西尽可能记录下来。加载图像这就是上传的那张桥墩照片没问题这也算各一个开始吧，我也在学习摸索中。
windows上位机开发学习（二）计时器案例（下） int大小
qq_43091070的博客
11-29 908
本文介绍了Windows上位机开发中计时器案例的代码实现过程。首先通过工具箱添加Timer控件并设置1秒间隔，然后详细讲解了核心代码：1)声明全局变量记录时间；2)实现"开始"按钮点击事件，解析用户输入并初始化计时器；3)编写Timer的Tick事件处理逻辑，每秒更新界面并判断倒计时结束。文章还展示了完成效果图，并附带单片机int类型大小对照表。最后提供了C#串口通信编程的学习参考网址，欢迎交流讨论。
C++基础：Stanford CS106L学习笔记 1 类型与结构
WM2101的博客
12-02 285
本文介绍了C++的类型系统和结构体特性。在类型系统方面，C++采用静态类型，变量类型一旦确定不可更改，与Python的动态类型形成对比。静态类型能提高效率并减少运行时错误。文章还介绍了using类型别名、auto类型推断以及函数重载等现代类型特性。在结构体方面，展示了如何定义和使用结构体，以及使用std::pair模板简化多值返回的实现方式。通过对比Python和C++的代码示例，突出了C++在类型安全性和编译时检查方面的优势。
【Prompt学习技能树地图】LangChain原理及应用操作指南
最新发布
致力于成为一名data scientist 的奋斗者
12-03 472
基础层主要解决两个核心问题：模型调用的统一化和数据存储的标准化。通过抽象接口设计，为上层应用提供了稳定、可预测的编程模型。表3.2：基础层核心组件概览组件类别核心功能解决的关键问题典型实现模型抽象统一模型调用接口屏蔽不同模型API差异存储抽象统一数据访问方式标准化各类存储系统操作文档处理多格式文档加载与转换统一文档处理流程PDF、HTML、Markdown解析接口规范定义标准化调用契约确保组件间兼容性BaseLLM、VectorStore接口。
书生浦语大模型作业
05-13
### 书生浦语大模型作业实现指南 #### 1. 环境配置与模型加载 为了完成与书生浦语大模型相关的作业，首先需要确保基础环境已正确配置。可以通过指定 `local_llm_path` 参数来加载本地模型文件夹路径或 Huggingface ...
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