KnowLM 是由浙江大学NLP&KG团队的在读博士生研发并开源的项目，是一种将LLM与知识图谱结合的知识抽取大模型，主要包含的任务有命名实体识别（NER）、事件抽取（EE）、关系抽取（RE）。围绕知识和大模型，用构建的中英双语预训练语料对大模型如LLaMA进行全量预训练基于知识图谱转换指令技术对知识抽取任务，包括NER、RE、IE进行优化，可以使用人类指令来完成信息抽取任务用构建的中文指令数据集

Stable Diffusion 是一种文本到图像的潜在扩散模型，由 Runway 和慕尼黑大学合作构建，第一个版本于 2021 年发布。目前主流版本包含 v1.5、v2和v2.1。它主要用于生成基于文本描述得详细图像，也应用于其他任务，如修复图像、生成受文本提示引导的图像到图像的转换等。本文主要讲解如何免费在**阿里云交互式建模（PAI-DSW）**中基于LoRA微调并部署 Stable Dif

KnowLM 是由浙江大学NLP&KG团队的在读博士生研发并开源的项目，是一种将LLM与知识图谱结合的知识抽取大模型，主要包含的任务有命名实体识别（NER）、事件抽取（EE）、关系抽取（RE）。围绕知识和大模型，用构建的中英双语预训练语料对大模型如LLaMA进行全量预训练基于知识图谱转换指令技术对知识抽取任务，包括NER、RE、IE进行优化，可以使用人类指令来完成信息抽取任务用构建的中文指令数据集

北大团队发布首个的中文法律大模型落地产品ChatLaw，为大众提供普惠法律服务。模型支持文件、语音输出，同时支持法律文书写作、法律建议、法律援助推荐。

在谈垂直领域大模型之前，我们先对目前的大模型做一个简单的梳理，看看大模型都有哪些。

对InsCode、智星云、恒源云、AutoDL以RTX 3090进行对比。

文章目录1. 安装pandas-profiling2. 使用pandas-profiling3. 查看报告4. 参考最近大家对pandas-profiling的好评很多，主要是它可以只使用一行代码就能获取数据的很多信息，于是乎，我也想安装试用一下，结果安装过程就遇到了很多问题，还好有百度的众多大神在，问题都得以解决。我这里实在jupyter notebook中实现的。1. 安装pandas-p..

将alpaca-combined下的文件都放到7B目录下后，执行下面的操作。工具为例，介绍无需合并模型即可进行本地化部署的详细步骤。使用text-generation-webui搭建界面。我们进一步将FP16模型转换为4-bit量化模型。将合并后的模型权重下载到本地，然后传到服务器上。会显示：7Btokenizer.model。会生成ggml-model-f16.bin。1、先新建一个conda环

MOSS模型量化版部署

目录前言模型结构模型原理模型训练特别说明模型效果参考前言论文全名：SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings论文地址：https://aclanthology.org/2021.emnlp-main.552.pdf论文收录于EMNLP2021。论文提供的代码（pytorch）：GitHub - princeton-nlp/S