vue创建新项目时报错 command failed: npm install --loglevel error

最新推荐文章于 2025-05-11 23:32:27 发布
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分类专栏： Vue
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vue创建新项目时报错信息为： command failed: npm install --loglevel error
报错信息
我的解决办法：

打开路径 C:\Users\Administrator.vuerc

然后将里边的false改为true

改错处理
然后，重新进行创建项目，创建成功

新建项目成功

【人工智能专栏】 Low-rank Adaptation (LoRA)大语言模型的低阶适应
热情、奔放、快乐编程！
08-05 242
LoRA，英文全称Low-Rank Adaptation of Large Language Models，直译为大语言模型的低阶适应，这是微软的研究人员为了解决大语言模型微调而开发的一项技术。目前大语言模型在针对特定任务时一般采用预训练-微调方式，但对多数 LLM 来说，如 GPT-3 有数十亿参数，它能微调，但成本太高太麻烦了。LoRA的做法是，冻结预训练好的模型权重参数，然后在每个Transformer 块里注入可训练的层，就好比是大模型的一个小模型或者说是一个插件。
[论文笔记]LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS
日积月累，天道酬勤
05-16 1649
⭐ 作者提出了LoRA，冻结了预训练模型的权重，将可训练的秩分解矩阵注入到Transformer架构的每一层中，大大减少了下游任务的可训练参数数量。同时秩分解矩阵和原始矩阵可以合并，可以不引入推理延迟。
LoRA, 替代 fine-tune 的轻量级低秩分解
yichudu
05-15 2131
LoRA, Low-Rank Adaptation of Large Language Models, 大语言模型的低秩适配器. 这里的秩就是通用的最大线性无关组个数这样的定义.适用场景: 用 Lora 来替代大模型的常规 fine-tune.
6、LORA微调
weixin_44986037的博客
05-18 1892
LORA
Low-Rank Adaption
whaosoft143ai的博客
05-27 1453
因此，重要的是用不同的 r 值进行实验，以找到正确的平衡，从而在新任务中满足所需的性能。新的矩阵 W_A 和 W_B 可以非常小。例如，假设 ΔW 是 A×B 维权重矩阵的权重更新矩阵，这个权重更新矩阵可以分解为两个较小的矩阵：ΔW=W_A W_B，其中 W_A 是 A×r 维矩阵，W_B 是 r×B 维矩阵。LoRA（Low-Rank Adaption，低秩自适应） 作为微调 LLMs 一种比较出圈的技术，其额外引入了可训练的低秩分解矩阵，同时固定住预训练权重，从而大大减少了下游任务的可训练参数数量。
聊聊“低秩适配” : A Deep Dive into Low-Rank Adaptation
分享各种学习心得和遇到的问题
08-14 1239
LoRA 的主要目标是通过利用低秩适配，使得大模型的训练更为可行，从而在不影响性能的情况下，减少模型参数的总体维度。通过利用低秩适配的原理，LoRA 减少了可训练参数的数量，使得大模型的训练更加可行和高效。通过将大矩阵分解为较小的矩阵，LoRA 有效降低了训练的计算复杂度，为更可访问和可扩展的机器学习模型铺平了道路。一个高秩的矩阵具有更多的独立向量，通常对应于更高的维度，因此参数更多。通过减少矩阵的秩，LoRA 可以降低模型的维度，从而减少独立向量的数量和参数的数量。
LoRA 是 Low-Rank Adaptation of Large Language Models 的简写，即大型语言模型的
08-01
LoRA，全称为Low-Rank Adaptation of Large Language Models，是一种针对大型语言模型进行有效微调的技术。在当前的自然语言处理（NLP）领域，预训练的大型语言模型如BERT、GPT或T5等，已经成为解决各种任务的基础。...
LoRA（Low-Rank Adaptation）原理详解
最新发布
kcarly的专栏
05-11 1258
LoRA通过低秩分解和旁路注入机制，以极低参数量实现大模型的高效微调，平衡了性能、效率与灵活性。其变体技术持续推动PEFT领域发展，成为AI普惠化的重要工具。对于资源受限场景和多任务需求，LoRA提供了近乎理想的解决方案，但其参数调优和理论解释仍是未来研究重点。
LoRA（Low-Rank Adaptation）原理与应用
SimpleLearning
04-23 1335
LoRA是一种用于调整和微调大型神经网络的技术，特别适用于直接微调整个网络参数成本高昂或不切实际的情况。
LORA LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE.pdf
05-18
LORA LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LAN-GUAGE MODELS 本文引入了一种名为 LORA（Low-Rank Adaptation）的方法，旨在解决大规模语言模型的调整问题。当前，大规模语言模型的调整通常需要对所有模型参数进行调整，...
LoRa 模组开发 C 源代码
10-18
基于LoRa终端平台（STM8L151C8T6和SX1278）和Contiki系统，开发了3个小系统：发送随机数据，接收数据帧，Ping-Pong收发系统。
深度学习：lora微调
qq_41298763的博客
10-27 2830
正常神经网络：输入x -> 全连接层（w） -> 输出y，训练时输入x，y数据来更新参数w，使得loss最小，w达到最优。但在大模型中，参数量都是几十几百亿的没计算量极大，在进行梯度计算时，内存硬件都无法支持。LoRA 的基本原理是冻结预训练好的模型权重参数，在冻结原模型参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。r + d*r，并且r
LoRA(Low-Rank Adaptation)模型核心基础知识
weixin_47748259的博客
01-11 2481
假设原来的是100x1024的参数矩阵，那么参数量为102400，LoRA模型将矩阵拆成了两个矩阵相乘，如果设置Rank=8，那么就是100x8的B矩阵与8x1024的A矩阵做矩阵乘法，参数量为800+8192=8992，整体参数量下降了约11.39倍。因此，在训练完成后，可以获得一个参数远小于SD模型的LoRA模型。与SD模型的参数有相同的维度，同时分解出来的两个较小矩阵可以确保参数更新是在低秩情况下的，这样就显著减少训练的参数数量了。，我们不再对其进行全参微调训练，而是对权重加入残差的形式，通过训练。
LoRA，Low-Rank Adaptation，低秩适配微调
qq_43538018的博客
12-13 872
LoRA（Low-Rank Adaptation），低秩适配，是一种微调技术，适用于预训练大模型（例如BERT、GPT等），旨在通过引入**低秩矩阵**来调整模型的权重，从而在微调过程中显著**减少计算和存储开销**。下面将详细解释LoRA的原理和如何运作，以及它与传统微调方法的区别。
Comfyui的深水区“低秩适应技术（Low-Rank Adaptation, LoRA）”
2301_80471322的博客
02-14 344
这37层分为前中后不同部分，且可大致分为两类，前20层（DDMIT部分，简称d部分）控制模块的风格和氛围，包括决定风格偏向写实还是卡通，以及光影效果；例如，将不同的画风，如欧美卡通风格和保卫萝卜的风格融合在一起，生成独特的风格效果。在处理没有素材训练的新需求时，如将蔡根谭漫画书的绘画风格应用到小海的形象上，Lora分层可单独提取画风，关闭不需要的元素图层，避免其他元素（如花草动物）对目标形象（小海）产生影响，从而将特定风格准确应用到目标元素上，生成符合需求的场景地图关卡元素风格。
2023年的深度学习入门指南(12) - PEFT与LoRA
lusing的专栏
05-07 4388
大家都知道，大模型的训练需要海量的算力。其实，即使是只对大模型做微调训练，也是需要大量的计算资源的。 有没有用更少的计算资源来进行微调的方法呢？研究者研发出了几种被Hugging Face统称为参数高效微调PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)的技术。 这其中常用的几个大家应该已经耳熟能详了，比如广泛应用的LoRA技术(Low Rank Adapters,低秩适配)，Prefix Tuning技术，Prompt Tuning技术等等。
LoRA：大型语言模型的低秩适应
m0_60657960的博客
05-24 667
官网常见的大模型微调方法：Adapter-Tuning、Prefix-Tuning、Prompt-Tuning(P-Tuning)、P-Tuning v2、LoRA。
在银行系统已接入DeepSeek（深度求索AI模型）的基础上，接入RAG（Retrieval-Augmented Generation）与LoRA（Low-Rank Adaptation）技术可进一步优化模型性能。接入部分的代码请用Java写
02-22
<think>嗯，用户问的是在银行系统已经接入了DeepSeek模型的情况下，如何进一步用RAG和LoRA技术优化模型性能，并且要求接入部分的代码用Java写。首先，我需要确认自己对这两个技术的理解是否正确，然后再考虑如何在Java中实现。 首先，RAG是检索增强生成，结合了检索外部知识库和生成模型的能力。在银行场景中，可能需要实时查询金融产品信息、政策法规或者用户历史数据。所以，用户可能需要一个高效的检索系统，比如使用Elasticsearch或者向量数据库，然后结合生成模型来生成更准确的回答。 然后是LoRA，这是一种微调大模型的方法，通过低秩矩阵适应，可以在不改变原模型参数的情况下，用较小的参数量来调整模型行为。对于银行来说，可能需要在特定任务上微调模型，比如客服对话、风险评估等，同时保持模型原有的通用能力。 接下来，用户需要的是Java代码示例。不过，这里可能存在一些挑战，因为通常像LoRA这样的微调操作可能在Python中更常见，使用诸如Hugging Face的Transformers库。而Java在深度学习框架方面可能不如Python丰富，但仍有Deep Learning4J这样的库。不过，用户可能已经接入了DeepSeek模型，可能通过API或者某种服务的方式调用，所以实际代码可能需要结合REST API调用或者现有的Java库。 首先，关于RAG部分。在Java中，可能需要连接到一个检索系统，比如Elasticsearch，执行查询，获取相关文档，然后将这些文档作为上下文输入到DeepSeek模型中。这里需要处理检索、上下文拼接等步骤。代码示例可能包括使用Elasticsearch的Java客户端进行查询，然后构造包含上下文的请求体，发送到DeepSeek的API。 然后是LoRA部分。LoRA的实现通常涉及在模型训练时添加适配器层。如果在Java中进行微调，可能需要使用支持LoRA的库，但常见的实现可能更多在Python中。不过，用户可能已经有一个微调后的模型，通过API调用，所以在Java中可能只需要在调用模型时指定使用的LoRA适配器（比如传递一个适配器ID或名称参数）。或者，如果需要在客户端进行实时适配，这可能比较复杂，可能需要加载模型参数，这在Java中可能不太方便。所以可能的代码示例是调用已经部署好的带有LoRA适配器的模型服务，传递适配器参数。 不过，用户可能希望的是在现有系统中集成这两个技术，因此可能需要考虑如何在现有架构中添加检索步骤，以及如何调用带有LoRA适配器的模型。假设DeepSeek的API已经支持LoRA适配器，那么Java代码中可能需要添加相应的参数。 现在需要组织这些思路，给出结构化的回答，包括技术简介、优化场景、代码示例以及注意事项。需要注意代码示例可能需要简化，比如使用伪代码或假设的API调用方式，因为实际实现可能依赖具体的库或服务接口。 另外，用户可能是在银行的技术部门工作，需要确保代码的安全性和高效性，所以可能需要提到相关的最佳实践，比如缓存检索结果、微调时的数据隐私保护等。同时，可能要考虑性能问题，比如检索系统的响应时间，模型调用的延迟等。 总结一下，回答的结构应该是： 1. RAG和LoRA的简介及其在银行系统中的优化场景。 2. RAG的Java代码示例，包括检索部分和模型调用。 3. LoRA的Java代码示例，可能涉及调用带有适配器参数的模型API。 4. 注意事项，包括性能、安全、数据隐私等。 5. 结语，总结好处。 在编写代码示例时，可能需要假设使用某些库或框架，比如Elasticsearch的Java客户端，以及HTTP客户端发送请求到模型API。同时，需要确保代码示例简洁，符合Java的语法规范，并且适当添加注释。 最后，需要验证这些思路是否正确，是否有遗漏的关键点，比如RAG中上下文如何拼接，是否截断，如何处理检索失败的情况，或者LoRA适配器的具体调用方式等。可能需要进一步明确用户的具体需求，但根据问题描述，用户可能希望一个高层次的示例，所以保持代码示例的简洁和示范性是关键。</think>在银行系统中结合RAG与LoRA技术可显著提升AI模型的精准度和专业性。以下为技术简介及Java接入示例： --- ### **一、技术价值与场景** 1. **RAG（检索增强生成）** - **作用**：实时检索知识库补充上下文（如产品条款/风控规则） - **银行场景**：客户咨询应答、合规审查、风险预警 2. **LoRA（低秩适配微调）** - **作用**：低成本微调模型适配专业任务（参数更新量<1%） - **银行场景**：信贷报告生成、交易数据分析、个性化推荐 --- ### **二、Java代码实现示例** #### **1. RAG模块实现** ```java // 伪代码需替换实际SDK调用 public class RagService { // 检索知识库（示例：Elasticsearch） public List<Document> retrieveRelevantDocs(String query) { RestClient client = RestClient.builder( new HttpHost("es-host", 9200, "http")).build(); Request request = new Request("GET", "/knowledge_base/_search"); request.setJsonEntity("{ \"query\": { \"match\": { \"content\": \"" + query + "\" } } }"); Response response = client.performRequest(request); return parseDocuments(response.getEntity().getContent()); } // 拼接上下文调用DeepSeek public String generateWithRAG(String userQuery) { List<Document> docs = retrieveRelevantDocs(userQuery); String context = docs.stream().map(Document::getText).collect(Collectors.joining("\n")); String prompt = "基于以下信息回答问题：\n" + context + "\n\n问题：" + userQuery; return DeepSeekClient.generate(prompt); // 假设已有模型调用封装 } } ``` #### **2. LoRA适配调用** ```java // 假设模型服务支持LoRA适配器切换 public class LoraAdapterService { public String generateWithLora(String input, String adapterId) { JsonObject requestBody = new JsonObject(); requestBody.addProperty("input", input); requestBody.addProperty("adapter_id", adapterId); // 指定业务适配器（如loan_risk_v1） HttpResponse response = Unirest.post("https://api.deepseek.com/v1/generate")
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