L1G5000

最新推荐文章于 2025-02-09 13:23:09 发布
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#big data

XTuner 微调个人小助手认知

xtuner list-cfg

运行之后有报错，

Pip  show  version  

Numpy 1.26.4  

Pip  unintall  numpy

Pip install  numpy=1.26.0

装完后，运行xtuner  train，还是报错，重新编辑了config文件，再次训练xtuner

qwerttuioff
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InternStudio L1G5000 XTuner模型微调
FlowerCoding的博客
12-16 741
环境InterStudio 30%A100。
L1G5000XTuner 微调个人小助手认知
2301_76299620的博客
01-25 184
使用 XTuner 微调 InternLM2-Chat-7B 实现自己的小助手认知，如下图所示（图中的尖米需替换成自己的昵称），记录复现过程并截图。
书生大模型实战营第四期L1G5000（XTuner 微调个人小助手认知）
stinkypudding的博客
11-10 1144
微调的作用是让预训练的大模型能够适应下游任务。这里仅作简单介绍，相关的算法如SFT, DPO等不是本文重点。本文在做微调的时候主要用的是LoRA以及QLoRA，这一系列算法基于一个观察：模型全参数可以用一个低秩的矩阵替换，好处是使用的资源显著减少。LoRAQLoRAXTuner 文档链接：XTuner-doc-cn首先使用 conda 先构建一个 Python-3.10 的虚拟环境。然后安装 XTuner。为了验证 XTuner 是否安装正确，我们将使用命令打印配置文件。安装成功！创建一个新的文件夹用于存储
书生第四期实训营基础岛——L1G5000 XTuner 微调个人小助手认知
Kstheme的博客
11-07 275
书生第四期实训营基础岛——L1G5000 XTuner 微调个人小助手认知
基础岛-L1G5000
To be a better man
11-30 759
首先修改/root/finetune/config/internlm2_5_chat_7b_qlora_alpaca_e3_copy.py配置。
L1G5000闯关任务
weixin_53879993的博客
12-19 163
微调完成模型启动中启动完成。
第四期|L1G5000
2301_80725359的博客
12-01 1492
模型转换的本质其实就是将原本使用 Pytorch 训练出来的模型权重文件转换为目前通用的 HuggingFace 格式文件，那么我们可以通过以下命令来实现一键转换。脚本来观察微调后的对话效果，不过在运行之前，我们需要将脚本中的模型路径修改为微调后的模型的路径。完成了所有的准备工作后，我们就可以正式的开始我们下一阶段的旅程：XTuner 启动~！在InternStudio开发机中的已经提供了微调模型，可以直接软链接即可。我们写一个脚本生成修改我们需要的微调训练数据，在当前目录下创建一个。命令令即可开始训练。
书生训练营-L1G5000
skyline_city的博客
01-23 1089
在 XTuner 中提供了一键合并的命令 `xtuner convert merge`，在使用前我们需要准备好三个路径，包括原模型的路径、训练好的 Adapter 层的（模型格式转换后的）路径以及最终保存的路径。微调完成后，我们可以再次运行 `xtuner_streamlit_demo.py` 脚本来观察微调后的对话效果，不过在运行之前，我们需要将脚本中的模型路径修改为微调后的模型的路径。完成了所有的准备工作后，我们就可以正式的开始我们下一阶段的旅程：XTuner 启动~！
书生实战营作业L1G5000
xksxxk的博客
02-09 162
微调结束，最后的模型权重文件路径在/root/finetune/work_dirs/assistTuner/iter_864.pth。最后执行脚本xtuner_streamlit_demo.py进行webui对话。进行模型合并，合并后模型目录结构与文档相符合。根据要求修改config,然后启动微调。首先根据文档进行环境配置与数据准备。
L1G5000 XTuner 微调实践微调
cq99312254的博客
11-15 942
1.1 使用 conda 先构建一个 Python-3.10 的虚拟环境xtuner,并克隆源码1.2安装 XTuner表示在可编辑模式下安装项目，因此对代码所做的任何本地修改都会生效。
书生大模型实战L1G5000-XTuner 微调
qq_60666264的博客
11-21 421
XTuner 微调 InternLM 个人小助手认知实践_哔哩哔哩_bilibili。对于数据可以利用自己的数据集，但是注意格式！打开对应网址即可，初始打开需要加载。1.准备阶段：安装 XTuner。5.如下所示微调进行ing。8.模型 WebUI 对话。注意：选择正确的文件。
L1G5000 XTuner 微调个人小助手认知
Sophia_2019的博客
01-10 737
1.SFT 数据的获取 2.使用 InternLM2.5-7B-Chat 模型微调 针对业务场景（如特殊自我认知的机器人）的微调能力 一个属于自己的语言聊天机器人
基于Web技术的智能生活管理应用LifeFlow_模块化设计整合生活事务运动健康学习发展三大核心模块通过直观可视化界面和智能数据分析提供全面个人管理解决方案_帮助用户建立有序生活节.zip
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项目极简说明这是一个专门用于管理和组织C语言及C项目中头文件的目录结构工具旨在提供一套标准化模块化的头文件存放方案通过预定义的头文件包含机制和目录布局规范帮助开发者高.zip
12-06
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【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度（分时电价调度）（Matlab代码实现）
12-06
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度（分时电价调度）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案，重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型，结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动，利用蒙特卡洛模拟生成大量场景，并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解，从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力，提升了充电站运营效率与经济效益，同时兼顾用户充电便利性。 适合人群：具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标：①应用于电动汽车充电站的日常运营管理，优化充电负荷分布；②服务于城市智能交通系统规划，提升电网与交通系统的协同水平；③作为学术研究案例，用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实现部分，深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤，重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程，以便在实际项目中灵活应用与改进。
高效的多分辨率融合技术对具有标签不确定性的遥感数据进行处理（Matlab代码实现）
12-06
高效的多分辨率融合技术对具有标签不确定性的遥感数据进行处理（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab代码实现的高效多分辨率融合技术，旨在处理具有标签不确定性的遥感数据。该技术通过融合不同分辨率的遥感图像，提升数据质量与分类精度，有效应对标签不准确或缺失带来的挑战。文中强调了算法在复杂遥感场景下的鲁棒性与实用性，并提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现与进一步优化。此外，文档还列举了多个相关研究方向和技术应用，涵盖电力系统、机器学习、图像处理、路径规划等领域，展示了一个综合性科研资源平台的支持能力。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事遥感数据处理、图像融合、模式识别及相关领域研究的科研人员与研究生。; 使用场景及目标：①提升遥感图像分类与目标识别的准确性；②处理带有标签噪声或不确定性的真实世界遥感数据；③开展多源遥感数据融合算法的研究与教学实践。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解多分辨率融合算法的设计思路与实现细节，同时可参考文档中列出的相关技术方向拓展研究视野。
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资源摘要信息:"本文主要介绍如何使用Labview软件实现与基恩士LK-G5000激光测距仪的TCP通讯，以达到实时数据采集的目的。以下是关于实现该通讯的详细步骤和知识点，包括网络设置、VI文件使用以及函数库的管理等。 ...
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