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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。
无需拉取代码、无需编译，使用Nvidia官方工具便捷式安装TensorRT-LLM引擎，并使用该引擎对chatglm和qwen模型推理加速，部署大模型线上服务。
本文介绍了Qwen小组研发的开源大语言模型Qwen，包括其安装、代码结构、多轮对话机制和显存占用分析。Qwen系列模型支持多种尺寸和精度，具有对话、生成内容等能力。多轮对话通过拼接历史信息实现，而显存占用与上下文长度呈指数级增长。通过对Qwen-1.8B-chat模型的部署和代码剖析，读者可以深入了解LLM模型的工作原理和性能特点。
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。
部署llama3.1时出现ValueError: `rope_scaling` must be a dictionary with two fields的解决方案
本文详细介绍了DeepSeek-V2语言模型，这是一个强大的开源混合专家（MoE）语言模型，采用创新的架构来提高训练和推理的经济性和效率。DeepSeek-V2采用了两种核心技术：细粒度专家分割和共享专家隔离，这两种策略显著提高了专家的专业化水平。此外，文章还介绍了多头隐性注意力（MLA），这是一种改进的注意力机制，通过低秩键值联合压缩和解耦旋转位置嵌入，优化了模型的存储和计算效率。除了理论探讨，
简单介绍pytorch如何基于DDP实现单机多卡GPU并行训练。本文提供简单的数据并行的原理概述，并通过MNIST任务样例给出如何DDP，同时给出DDP的框架。最后给出DDP常见的一些报错（持续更新）。
torch_geometric_temporal包中集成了用于处理时空数据的开源库，但直接采用以下代码安装往往会出现安装失败或报错的问题，但却很难找到一个完整的解决方法。
自2015年成立以来，OpenAI已经成为人工智能研究与推广的领军机构。这家机构在深度学习、自然语言处理等多个前沿领域不断取得重大突破，引领着行业的发展潮流。
本文介绍如何通过整合阿里云Milvus、阿里云DashScope Embedding模型与阿里云PAI（EAS）模型服务，构建一个由LLM（大型语言模型）驱动的问题解答应用，并着重演示了如何搭建基于这些技术的RAG对话系统。进入模型在线服务页面。在页面，单击。在页面，选择。在页面，配置以下关键参数，其余参数可使用默认配置，更多参数详情请参见。单击。当变为时，表示服务部署成功。获取VPC地址调用的服
模型量化是一种降低深度学习模型大小和加速其推理速度的技术。它通过减少模型中参数的比特数来实现这一目的，通常将32位浮点数（FP32）量化为更低的位数值，如16位浮点数（FP16）、8位整数（INT8）等。是PyTorch提供的一个用于模型量化的包，这个包提供了一系列的类和函数来帮助开发者将预训练的模型转换成量化模型，以减小模型大小并加快推理速度。在本博客中，我们介绍了如何使用PyTorch进行模型
PyTorch高级特性与性能优化
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本周主要跟着李宏毅老师的课程，学习了深度学习的经典网络模型，详细学习了CNN、RNN、LSTM、自注意力机制等。对其原理进行了具体的学习，同时也通过Pytorch对这些经典的模型，进行了简易的训练。在完成后续课程之后，我会跟着李沐老师的课程，从头动手敲写代码，深入了解深度学习代码的整个编写过程。自注意力机制（Self-Attention）允许模型在处理一个序列时，考虑到序列中每个元素与其他所有元素
然后在yolov5s.yaml中，在backbone把索引为4的层从C3 * 2修改为C2 * 2 ，因为yolov5s.yaml已经写明depth_multiple为0.33，0.33 * 6 约等于 2，所以第4层为：[-1, 6, C2, [256]]其实还有隐藏任务，就是去除了索引为7、8的层后，原来8层后面的索引也会改变的，这也是要注意的，特别是有concat的地方，更要注意了，这会在后
很多人都有这样的困惑：“我已经看过很多有关神经网络的书和视频了，但为什么感觉还是似懂非懂呢？那是因为，你从来都没有完整的、从头编写并训练过一个神经网络学习AI相关的算法，尤其是深度学习方向；真的不是学几个公式，了解几个名词概念就可以的。因为深度学习，是一门实践课程！举个例子：激活函数、损失函数、前向传播和反向传播，这些概念，相信大家都听过。几个相关的问题，大家看看能不能回答出来。激活函数必须要有吗
大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。。这个错误通常是由于模块调用不当引起的，会导致程序无法正常运行。本文将深入探讨这个错误的原因，并提供详细的解决方案和代码示例。希望通过这篇文章，能够帮助大家更好地使用PyTorch进行深度学习开发。是一个常见的Python错误，表示你尝试调用一个模块，但实际上应该调用模块中的一个函数或类。# 错误示例output = torch(x) # 这里应
大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。在这篇文章中，我将深入探讨如何解决PyTorch中的一个常见错误：RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered。这个错误常常让开发者头疼，因为它涉及到GPU设备的断言错误，可能会导致程序崩溃。通过本文的详细分析和代码示例，希望帮助大家顺利解决这个问题，提高模型的运行效率。在PyTor
本书基于真实数据集，全面系统地阐述现代计算机视觉实用技术、方法和实践，涵盖50多个计算机视觉问题。全书分为四部分：di一部分（第13章）介绍神经网络和PyTorch的基础知识，以及如何使用PyTorch构建并训练神经网络，包括输入数据缩放、批归一化、超参数调整等；第二部分（第410章）介绍如何使用卷积神经网络、迁移学习等技术解决更复杂的视觉相关问题，包括图像分类、目标检测和图像分割等；第三部分（第
大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。在这篇博客中，我将为大家详细解析并解决在使用PyTorch时常见的错误——。这个错误通常出现在处理GPU和CPU数据之间的不匹配时。关键词：PyTorch、RuntimeError、CPU、CUDA、GPU、深度学习、错误解决。
在机器学习和深度学习的上下文中，特别是在与生成模型（如GANs、VAEs等）或任何涉及潜在空间（latent space）的模型相关的场景中，latent channels（潜在通道）的数量是一个超参数，它定义了潜在空间或潜在向量的维度。在图像处理中，颜色通道通常指的是图像中存储颜色信息的不同维度（例如，红色、绿色和蓝色），但在潜在空间中，“通道”或“维度”的概念更为抽象，它们用于捕捉数据在潜在表
torch.distributed.elastic.multiprocessing.errors.ChildFailedError: 这个主要是torch的gpu版本和cuda不适配。但是我发现下这个也不行，就降低了一个小版本，但还是cu118 就OK了。附个地址，可以去寻找对应的gpu版本torch。一定要cu版本和nvcc 的版本相对应！我的nvcc -V是11.8。
解决方案RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.devi
大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。今天我们将深入探讨如何解决PyTorch中常见的错误。这个问题在处理大规模深度学习模型时经常出现，理解并解决它对于提升模型训练效率至关重要。关键词：PyTorch、CUDA、内存不足、深度学习、错误解决。
基于Pytorch框架的深度学习ConvNext神经网络宠物猫识别分类系统源码
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