我们认为，如果我们可以使用 QLoRA 将模型的大小减少大约 400%（因此 70b 模型将适合 35GB RAM），然后我们使用 FSDP 将其分片到两个或更多 24GB 消费卡上，那么就剩下剩余足够的 RAM 来训练模型。项目，这是他发现的最完整的 FSDP 微调实现，并密切跟踪它如何与 BitsandBytes 以及 Hugging Face 的 PEFT、Transformers 和 Ac

这个项目的 GUI 支持流式传输、无限对话、保存对话、预设 Prompt 集、联网搜索、根据文件回答、渲染 LaTeX、渲染表格、代码高亮、自动亮暗色切换、自适应界面等功能。进入访问界面之后默认是openai gpt-3.5-trubo 模型，填入你的openai api key，api key 的获取方法已经烂大街了，自行搜索即可，如果选其他语言模型也需要填写相应的key。然后我们进行访问，打开

最近大后台查看一些数据统计的时候，很慢，甚至会有超时情况，前端设置的超时时间是20秒。后来通过查看日志和慢查询，发现一条sql语句执行时间超过18秒，基本都19秒左右。大表加索引select (*) from tb_name where create_time > xxx;最终得知是因为这个表数据行数已经超过 一千万了，然后create_time字段又没有索引 。那解决办法肯定是加索引喽。但

学校的网，早上很好，下午晚上休想下东西。另外近两年国外网站非常慢，所以没法直接用conda install这个命令下载pytorch这个520M的包，但是我在浏览器下载好了，所以需要记住这个离线下载的方法。很简单只需两步：把pytorch-nightly-1.0.0.dev20190104-py3.6_cuda9.0.176_cudnn7.4.1_0.tar.bz2这个包复制到anaconda3/

一，传统方法1.1二值化后，用canny边缘提取，然后用霍夫变换获得直线为一般方法。比如在图片中车道线提取上的应用。1.2二值化后，用横向和竖向的细长的条去腐蚀膨胀可以得到横线和竖线，拼在一起就是完整的表格框架。比如图片中表格的提取。总结一开始我用传统的第一个方法，python代码实现后发现canny后是轮廓，一条横线和一条垂线有交点，交点处就变成镂空的十字架，导致线不连续。后来了解到膨胀腐蚀即可

最近有个需求：拍摄证件或纸质文件上传时，需要自动将拍摄背景去除，只保留证件或文件那部分的图像。先来一张效果图首先使用opencv提供的CvVideoCamera类来加载视频流实现CvVideoCameraDelegate的方法：- (void)processImage:(Mat &)mat；1这个代理方法能实时获取摄像头输入的每一帧图像- (void)pro...

在国内的访问速度极慢. 当时大家主要还是依赖国内的一些镜像源: 如中科院或alipapa etc. 但是今年逐渐所有的国内镜像站也逐渐关闭. 在墙内的小伙伴想要拉取镜像变成了很困难的事情。如果你正在使用 orbstack. 你也可以直接在 ~/.orbstack/config/docker.json 中编辑配置，然后用 orb restart docker 重启引擎。注: 视频中使用的是 orb.

【代码】langflow agent 资料。

基于vue3+pinia2仿ChatGPT聊天实例|vite4.x仿chatgpt界面_vue3 聊天_xiaoyan_2018的博客-CSDN博客

什么是二维码二维码 （2-dimensional bar code），是用某种特定的几何图形按一定规律在平面（二维方向上）分布的黑白相间的图形记录数据符号信息的。在许多种类的二维条码中，常用的码制有：Data Matrix, Maxi Code, Aztec, QR Code, Vericode, PDF417, Ultracode, Code 49, Code 16K等。二维条码/二维码可以分为