与其他主要语言如C语言和Java语言相比，Python以非常强大和简单的方式实现了面向对象编程:Python是一种完全面向对象的语言，函数、模块、数字和字符串都是对象，完全支持继承、重载、派生和多重继承，这有利于提高源代码的可重用性。进阶就是专注于Python的某个领域做深入研究了，Python主要包含了AI领域（NLP，深度学习，图像处理啥的，反正无所不能），Web开发（后端服务，爬虫），数据处

自2018年BERT发布以来，“预训练+微调”成为语言模型的通用范式。以ChatGPT为代表的大语言模型针对不同任务构造Prompt来训练，本质上仍然是预训练与微调的使用范式。千亿规模的参数微调需要大量算力，即使提供了预训练的基座模型，一般的研究机构也很难对其进行全量微调（即对所有参数进行微调）。为了应对这个问题，相关学者提出了PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tunin

在人工智能领域，特别是模型训练和推理阶段，显卡性能极为关键。随着模型规模的增加，对算力的需求也在不断上升。因此，挑选合适的显卡，实现高性能与性价比的平衡，成为众多开发者关注的焦点。市面上的加速卡种类繁多，但谈到适合大模型推理的显卡，4090无疑是当前的佼佼者。尽管在性能上不及H100，在价格上不如3090，但4090凭借其出色的性价比和性能，成为大模型推理的首选。4090显卡基于Ada Lovel

自2018年BERT发布以来，“预训练+微调”成为语言模型的通用范式。以ChatGPT为代表的大语言模型针对不同任务构造Prompt来训练，本质上仍然是预训练与微调的使用范式。千亿规模的参数微调需要大量算力，即使提供了预训练的基座模型，一般的研究机构也很难对其进行全量微调（即对所有参数进行微调）。为了应对这个问题，相关学者提出了PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tunin

什么？炼个大模型还嫌贵？到底哪里贵了！？？争先恐后训练大模型，搞得现在“算力慌”“一卡难求”，算力当然水涨船高了!“特供版”GPU又贵又缩水，大家自己愿意当“冤大头”囤卡，还好意思埋怨贵了？这么多年有没有认真工作？为什么这么多算力还依赖进口!自己为什么不能制造芯片?有没有在自主化上想想办法？数据需要存，接入AI模型需要网，部署AI模型需要终端。哪个不需要投入了!任何一个地方出现短板，就会出现木桶效

Python数据可视化，完整版实操指南 !闭眼入!!

1、了解大模型能做什么2、整体了解大模型应用开发技术栈3、浅尝OpenAI API的调用AI全栈工程师：懂AI、懂编程、懂业务的超级个体，会是AGI（Artificial General Intelligence 通用人工智能）时代最重要的人。

1、了解大模型能做什么2、整体了解大模型应用开发技术栈3、浅尝OpenAI API的调用AI全栈工程师：懂AI、懂编程、懂业务的超级个体，会是AGI（Artificial General Intelligence 通用人工智能）时代最重要的人。

想象一下，你的微信群或公众号中，有一个AI问答专家随时待命，帮助你和你的朋友们解答各种问题，是不是很酷？首先，确保你有一个Python环境。这就像是我们的魔法工坊，所有的魔法都从这里开始。接着是我们的主角——chatgpt-on-wechat。这个项目就像是我们的魔杖，帮助我们在微信世界中施展魔法。我们需要连接到具有API接口的各种大型语言模型。你可以把它们想象成我们的魔法书，里面充满了知识和智慧

2023年，让整个人类最为振奋的AI技术就是ChatGPT。“大语言模型（Large Language Model）”这个词也随之映入人们的眼帘。ChatGPT让人觉得惊艳之处，能够结合上下文，像人一样有逻辑性地回答问题，就算生成超长的文本也不会跑偏。）是一种机器学习算法，它可以根据给定文本来预测下一个词语或字符的出现的概率，通过大量的文本数据来学习语言的统计特征，进而生成具有相似统计特征的新文本