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参数高效微调是在对大型语言模型进行微调时的一种重要策略，它旨在改进模型性能的同时，尽量减少对额外参数的需求。通过冻结大部分参数，显存占用下降了5个G左右。训练时间由原来的50.53分钟降低到37.08分钟。
本文结合“基于ERNIE SDK + LangChain 搭建个人知识库”的代码示例，为您讲解RAG的相关概念。
技巧：为什么能不固定prompt?传统Prompt模板各有不同，应对少样本能力不一样UIE用大量数据固定了prompt的构造方式，就是条件加上抽取标签，所以有不固定的特点标签其实模型压根都没见过，模型照样能看出来Prompt技巧1.与原文越相似越好抽2.尽量符合常识3.标注的样本尽量要短训练技巧：1.预测可以将batch_size设置为2或者更高来提高预测效率2.uie-tiny 和base效果差
知其然也知其所以然，能到快速上手阶段，肯定已经了解了UIE的一些相关介绍，这里仅从偏实践角度，简短剖析一下任务细节，具体介绍可参照官方github。UIE(Universal Information Extraction) 针对少样本、低资源、不同领域等场景，实现从非结构化文本中抽取结构化信息，包含了实体识别、关系抽取、事件抽取、情感分析、评论抽取等任务。该任务的亮点在于：（1）将多任务的信息抽取
文本分类任务是自然语言处理中最常见的任务之一。文本分类简单定义来说就是对给定的文本，可以是一句话、一段文本、一篇文章利用文本分类器进行分类和打标签。文本分类任务广泛应用于长短文本、情感分析、新闻分类、事件类型分类、政务信息分类、商品类型分类、文章类型分类、论文类别、专利领域、案件描述、罪名分类、意图分类、论文专利分类、邮件自动分类、评论类型分类、药物反应分类、对话分类、税收分类、投诉分类、广告检测
paddlepaddle-gpu-2.2.2版本太高了，许多模块在高版本没有了解决办法：卸载原来的版本安装对应版本卸载paddlepaddle-gpu-2.2.2，打开飞桨的终端，在里面执行下面的命令python -m pip uninstall paddlepaddle-gpu安装其它旧版本paddlepaddle-gpu==1.8.4.post107 -f https://www.paddle
PPOCRLabel是PaddleOCR中提供的一个半自动标注工具，使用起来非常方便，能够大幅提高标注效率。本篇博文简单记录下在使用PaddleLabel中遇见的问题（本篇博文只记录PPOCRLabel的安装使用，关于PaddleOCR的使用请自行阅读文档）。文章目录1 安装PPOCRLabel安装paddlepaddle安装pyqt5安装trash-cli(仅Linux环境需要)安装python
项目在windows操作系统正常运行，但是在linux操作系统运行报错dlopen: cannot load any more object with static TLS，报错图如下：错误提示字面意思无法通过线程局部存储加载更多的对象。错误原因：主要出现在python import导入库的顺序问题，可能出现在import各种python库时，由于代码中写的import顺序导致报这个错。如我的项目
按照官方文档安装paddlehub不成功，找不到浑头？？？ 对于Anaconda小白和Linux小白，官方文档可以说是很不友好了。总之作为小白的我，按照官方的指令一条条打进去的时候总是得不到想要的结果，导致无法成功安装,但是paddlehub这么方便，那咱必须得给它安排上呀，不然怎么搞百度课程里创意项目?于是我请教了助教哥哥gingkg，才成功完成了paddle的安装！第一步：确认你已经安装了p
OCR文字识别教程，SpringBoot + PaddleOCR + Android OCR文本识别教程。实现手机端拍照、选取图片识别 文本、车牌、身份证。涉及 SpringBoot、paddleocr、android应用开发、python flask、jwt token、sentinel 熔断限流、docker部署及镜像制作、nginx、全局异常处理、参数校验 等知识点
Docker搭建paddleOCR，基于PaddlePaddle服务化运行
前言：原文地址：https://www.xugj520.cn/archives/PaddlePaddle.html为什么选择了PaddlePaddle？TensorFlow偏向于研究，paddlepaddle偏向于应用。如果你只是运用深度学习模型，其实paddle就可以了，通常TensorFlow的几行代码，paddle一行就解决了。但是你要搞研究还是建议你用TensorFlow。比如你要编写..
文章目录1.开发板环境2.编译环境3.步骤1.拉取官方docker 镜像2.克隆paddlelite3.选择版本3.1安装python3.74. 编译paddle-lite5.编译完成6. 安装6.1 将文件从docker中拷贝出来6.2 树莓派安装whl文件这几天在树莓派上使用paddlelite部署paddlepaddle模型，编译过程直接麻了。大大小小的报错能遇到坑的我应该全部都踩了个变1.
因为机器学习课程需要用到百度的paddlepaddle框架，所以需要在电脑上进行安装paddlepaddle，刚开始，我是看书使用的是镜像docker进行安装，但是安装docker并没有成功安装paddlepaddle框架，经过本人亲自实验还是使用pip命令安装比较简单。最初使用pip install paddlepaddle命令安装，出现了如下的错误：经过查询，这是由...
这是在没有网络的docker环境中运行的，paddlepaddle和paddlex都重装过，还是没解决这个问题，没法子了，求大神指点。
最近想使用百度paddlpaddle框架下的DeepSpecch2模型训练语音数据，在服务器上配置了很多次，都失败了。尝试用docker容器技术安装，很容器就安装成功了。配置需求：1、nvidia-dokcer2能够使容器使用主机的GPU服务，它是nvidia以docker为底层封装的上层应用。2、docker容器技术，nvidia-dokcer2与docker有版本对应关系，...
第一步：查看本机cuda版本在终端输入：cat /usr/local/cuda/version.txt这里有个误区，我们常常使用nvidia-smi来查看显卡信息，如下图，一个11.0一个11.1，也就是说显卡cuda版本是有可能不等于上面路径的cuda版本的。个人理解是显卡驱动cuda版本是独立的。我们要以上图cuda版本为准。第二步：安装cuda如果cat的路径没有cuda就去官网下载：CUD
PaddleDetection学习（一）安装GitHub地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection1、安装PaddlePaddle框架# CUDA 10.1python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.0.post101 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/
2022最新Windows安装GPU版本的pytorch、tensorflow、paddlepaddle
import onnxruntime报错ImportError: Microsoft Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2019 not installed on the machine.Traceback (most recent call last):File “D:/Wanggan_Project/tensorflow/study_te
一个奇怪的想法，想做就做的勇气字符识别--->自动填表
先上图片效果一.配置paddlepaddle框架下的环境以下安装方法也可以，这里还有另外一种方法基本相同：访问这里1.首先看官方快速安装链接:快速安装2. 安装PaddlePaddle v2.0python3 -m pip install --upgrade pip如果您的机器安装的是CUDA9或CUDA10，请运行以下命令安装python3 -m pip install paddlepaddle
C#下使用PaddleOCR识别一、下载PaddleOCR源文件二、使用CMake进行编译三、使用Visual Studio进行编译一、下载PaddleOCR源文件PaddleOCR为百度PaddlePaddle（飞浆）开源的OCR识别项目，最新版本为2.1，其源代码放在GitHub上，项目地址为https://hub.fastgit.org/PaddlePaddle/PaddleOCR，hub.
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