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DeepSeek-llm-7B-Chat微调训练步骤

本次教程我想让大模型回复的更亲切点,关于数据集的选择方面,在最开始推理的时候,发现虽然chat模型回答的非常不错,但是有点套路的感觉,如:然后经过训练,回答如下:1、首先下载模型,从魔塔社区下载模型,如地址:https://www.modelscope.cn/models/deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat/files如下图所示:然后将下载的模型加载到ollama中,

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#深度学习#人工智能
mac os flutter环境搭建

1、首先打开https://flutter.dev/docs/development/tools/sdk/archive?tab=macos#macos,下载flutter,如下图所示:2、下载好之后解压,并查看文件目录,如下图所示:3、配置环境变量使用vim /etc/profile打开,然后在末尾添加入下代码(注意路径的更换):export FLUTTER_HOME=/s...

spark通过scala创建 new KafkaProducer[String,String](props)提示Cannot resolve overloaded constructor `Kafk`

1、spark通过scala创建 new KafkaProducer[String,String](props)提示Cannot resolve overloaded constructorKafkaProducer[String,String],如下图所示:2、出现此错误时使用的类型不对,只需要将HashMap更换为:Properties即可,如下图所示:...

java.sql.SQLException: ORA-28040: 没有匹配的验证协议(odbc6.jar,数据库用的是orcal12)

1、在java链接oracle12时出现java.sql.SQLException: ORA-28040: 没有匹配的验证协议,如下图所示:2、出现以上问题是由于连接数据库驱动和oracle版本不一致造成的,可以通过下载新的驱动解决,也可以使用修改配置的方式,在Oracle的安装路径下找到sqlnet.ora文件,如下图所示:3、在文件的最后添加SQLNET.ALLOWED_LOGON_VERSI

使用idea调试spark信息时,设置不打印INFO信息

1、首先将spark根目录下中的conf目录里的log4j.properties.template文件拷贝到IDEA项目中的src\main\resources目录下并改名为log4j.properties,如下图所示:2、然后在将文件中的log4j.rootCategory=INFO, console修改为log4j.rootCategory=ERROR, console即可,如下图所示...

oracle12版本提示没有wm_concat函数(ORA-00904:“WM_CONCAT“:invalid identifier)

1、使用wm_concat会提示如下错误2、使用如下命令登录到sqlplus中:sqlplus -logon sys/admin1 as sysdba;如下图所示:3、依次执行如下命令:--首先使用dba账号登录oracle数据库--解锁wmsys用户alter user wmsys account unlock;--并为wmsys用户授权,可根据需要授权,不建议授权所有权限grant all p

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#数据库#oracle#sql
U盘安装Mac High Sierra(制作U盘启动必须是在mac系统中)

一、Mac电脑制作U盘下载macOS High Sierra地址:https://pan.baidu.com/s/1U6AA3AgGIqpTx-l-I9XSXw密码:0ahd1.准备一个8GB或更大的U盘,并将U盘数据备份好。 2.将下载好的dmg镜像里的安装macOS的App拖放到系统里的应用程序中。3.制作U盘:在Mac电脑插入U盘,打开”应用程序->实用工具->磁

Vue中通过配置eslintrc.js文件来解决编译时出现的no-trailing-spaces、no-undef等错误

错误信息:D:\work\vue\workbench\src\views\login\index.vue12:10warning'Options' is defined but never used@typescript-eslint/no-unused-vars14:1error'$' is not definedno-undef14:16errorTrailing spaces not all

从零开始用 Python 构建一个 20 亿参数的 LLM

让我们快速了解一下 Transformer 架构如何处理和理解文本。它通过将文本分解成更小的单元,称为 token,然后预测序列中下一个 token。一个 Transformer 包含许多层,这些层被称为 Transformer 块,它们堆叠在一起,最终一层用于进行预测。自注意力头(Self-Attention Heads):它们确定输入中的哪些部分对模型来说最重要。例如,在处理一个句子时,注意力

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#python#人工智能#深度学习
大数据-spark:综合实例、求top值、文件排序、二次排序

一、求top值实例1、首先准备数据文件,假设有两个文件,内容以逗号分隔,分别是orderid,userid,payment,productid要求求出payment TOP N个,下面给出file1.txt、file2.txt、file3.txt文件,文件内容为:(1)file1.txt文件内容:1,1734,43,1552,4323,12,342233,5442,32,3453...

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