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大语言模型(LLM)的训练微调 Fine Tuning -- part3 本地调用

以下代码示范如何调用已经微调后的大语言模型,调用本地模型。

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#语言模型#人工智能#深度学习
用 ai agent: Youtu-Agent 撰写的 研究分析报告:新能源汽车行业中期投资机会研究报告

2023年全球新能源汽车销量达约1400万辆,同比增长约35%,占整体汽车销量比重突破18%。:2023年中国新能源汽车销量达950万辆,渗透率超35%,比亚迪、特斯拉中国、蔚来、小鹏等品牌占据主要份额。:头部企业通过并购、战略合作扩大产能与技术壁垒,如宁德时代与福特合作建厂,比亚迪向海外出口电动大巴及乘用车。:宁德时代发布“神行超充电池”,支持10分钟充电至80%,能量密度达160Wh/kg,适

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#大数据#人工智能
用 ai agent: Youtu-Agent 撰写的 研究分析报告:新能源汽车行业中期投资机会研究报告

2023年全球新能源汽车销量达约1400万辆,同比增长约35%,占整体汽车销量比重突破18%。:2023年中国新能源汽车销量达950万辆,渗透率超35%,比亚迪、特斯拉中国、蔚来、小鹏等品牌占据主要份额。:头部企业通过并购、战略合作扩大产能与技术壁垒,如宁德时代与福特合作建厂,比亚迪向海外出口电动大巴及乘用车。:宁德时代发布“神行超充电池”,支持10分钟充电至80%,能量密度达160Wh/kg,适

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#大数据#人工智能
AI代码开发宝库系列:Agent智能体系统

AI Agent是通过大语言模型(LLM)实现自主理解、规划、执行复杂任务的系统:只需给定目标,Agent即可自主拆解任务、调用工具、管理记忆,无需人工干预完成全流程。从“工具”到“伙伴”:Agent不再是“被动执行指令的工具”,而是“主动理解目标、规划步骤、解决问题的智能伙伴”;三类架构覆盖全需求:反应式应对“实时简单任务”,深思熟虑式处理“复杂规划任务”,混合式平衡“效率与智能”,可根据场景灵

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#人工智能#大数据#机器学习 +1
ML2001-2 机器学习/深度学习 过拟合(overfit)

机器学习框架:包含训练数据和测试数据,可应用于语音识别、图像识别、说话人识别、机器翻译等任务。过拟合现象:训练数据上损失小,测试数据上损失大。可能出现模型偏差(model bias)或优化问题(optimization issue)。介绍了交叉验证的概念,包括一般交叉验证和 N - fold 交叉验证。强调不推荐使用公共测试数据结果来选择模型,因为这可能会导致公共集表现优于私人集的问题。通过示例展

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#机器学习#深度学习#人工智能
大语言模型(LLM)的训练微调 Fine Tuning -- part3 本地调用

以下代码示范如何调用已经微调后的大语言模型,调用本地模型。

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#语言模型#人工智能#深度学习
通过 vscode 连接 autodl 并安装 conda

在autodl.com购买了一个GPU环境,如何通过 vscode 连接 autodl.com 做一个记录,看似很简单,但是还是搞了很久!从日志来看,你在使用 VS Code 通过 SSH 连接 AutoDL 服务器时遇到了认证失败的问题。要调整到/root/autodl-tmp ║数 据 盘 上,这样可以日后升级的时候将整个数据盘迁移就好。在 Remote.SSH: Path 中设置 ssh.e

#vscode#ide#编辑器
RAG 检索系统核心实现解析:多模态检索与重排序技术retrieval.py详解

多模态检索:BM25 + 向量检索覆盖不同查询类型智能重排序:LLM 重排序提升结果质量企业级设计:多租户、高性能、易扩展工程化实现:完善的错误处理和配置管理对于构建企业级知识库系统,这个实现提供了很好的参考价值。通过合理的架构设计和技术选型,可以在保证检索质量的同时,实现良好的系统性能和用户体验。

#python#开发语言
在 Windows 上使用 youtu-agent:打造你的专属AI智能助手

引言在AI技术飞速发展的今天,每个开发者都希望能够拥有一个强大且易用的AI助手来提升工作效率。今天我要向大家介绍一个功能强大的AI代理框架——youtu-agent(基于腾讯开源的tencent-agent),它不仅功能丰富,而且在Windows环境下配置简单,让我们能够快速搭建属于自己的AI智能助手。youtu-agent 是基于大语言模型的智能代理开发框架,它提供了以下核心能力:🤖 多场景A

#人工智能
RAG 重排序系统深度解析:多模态重排Reranking与智能融合技术实战

多模态融合:结合传统向量检索和 LLM 智能评分灵活架构:支持多种 LLM 提供商和处理模式性能优化:智能批处理和并发控制工程化设计:完善的错误处理和监控机制可扩展性:模块化设计,易于集成和扩展对于构建高质量的企业级 RAG 系统,重排序是不可或缺的关键环节。通过合理的算法设计和工程实现,可以显著提升检索结果的相关性和用户体验。

#python#开发语言
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