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java基础之java非空判断

java非空判断是否为null是否为" "是否为空字符串(引号中间有空格)如: ""制表符、换行符、换页符和回车一. 字符串i为空非空if(str == null || str == " ")非空if(str ! =null&&str! =" ")if(str == null || str.isEmpty())if(str != null && !str.isEmp

#java
Ubantu服务器上的LiberOffice桌面版(版本24.2.7.2)如何设置中文

本文介绍了将LibreOffice软件界面切换为中文的详细步骤:首先打开软件,在Tools菜单中找到Options;然后修改User Interface语言为Chinese;若无中文选项,则需通过命令行安装中文语言包(apt-get install libreoffice-l10n-zh-cn libreoffice-help-zh-cn);最后重启软件即可完成切换。文中配有操作界面截图辅助说明。

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深度学习速通系列:在进行大模型微调时,如何确定最佳的学习率和批次大小?

这是因为较大的批次大小提供了更稳定但可能较不精确的梯度估计,而较大的学习率可以帮助模型在优化过程中迈出更大的步伐。较大的数据集可能允许使用较大的批次大小,而较小的数据集可能需要较小的批次大小以确保模型能够从每个批次中学习到有效的信息。最终,确定最佳学习率和批次大小通常需要结合具体任务、数据集和模型的特点,并通过实验来不断调整和优化。:在训练过程中,可能需要使用学习率调度策略,如学习率衰减或warm

#深度学习#人工智能#python +2
llamafactory报错:双卡4090GPU,训练qwen2.5:7B、14B时报错GPU显存不足(out of memory),轻松搞定~~~

使用llamafactory进行微调qwen2.5 7B和14B的大模型时,会出现out of memory的报错。尝试使用降低batch_size(原本是2,现在降到1)的方式,可以让qwen2.5:7B跑起来,但时不时会不稳定,还是会报这个错误;微调14B的话,直接就报错了,根本跑起来。(显卡配置为两张23G的4090显卡,显存一共46G)目测lora微调显存的大小是模型本身大小的3倍以上,才

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#服务器#运维#深度学习 +3
Linux服务器如何安装wps?

摘要:本文介绍两种在Linux系统安装WPS Office的方法。推荐通过官网下载deb包后使用apt安装(自动处理依赖),具体步骤:1)清除旧版本;2)apt安装新包。传统dpkg安装方式可能存在依赖问题。提示未来安装deb包时应优先使用apt而非dpkg,以自动解决依赖关系。两种方式安装后均可通过终端wps命令启动。 (99字)

解决Ollama外部服务器无法访问:配置 `OLLAMA_HOST=0.0.0.0` 指南

通过以上步骤,Ollama服务即可被外部服务器访问。此方法同样适用于其他需绑定公共网络接口的服务。通过修改systemd配置,强制Ollama监听所有网络接口(访问,会出现连接失败。这是因为服务未绑定到公共网络接口。若服务器启用了防火墙,需放行Ollama端口(默认。当部署Ollama服务后,默认监听地址为。),并重启服务生效。

#服务器#运维#人工智能 +1
ubuntu服务器睡眠命令

在 Ubuntu 服务器中,通常不会启用系统睡眠(即 suspend)模式,因为服务器通常需要保持持续运行以提供服务。

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#服务器#运维#ubuntu +1
深度学习速通系列:在命名实体识别中有哪些标注方法?

除了上述方法,还有一些其他的NER方法,如基于词典的方法、基于规则的方法、基于机器学习的方法(如隐马尔可夫模型HMM、条件随机场CRF等),以及基于深度学习的方法(如RNN-CRF、CNN-CRF、BiLSTM-CRF等)。:这是最基本的序列标注方法,使用三个标签:B(Begin)表示实体的开始,I(Inside)表示实体内部的词,O(Outside)表示非实体部分。命名实体识别(NER)是自然语

#机器学习#自然语言处理#nlp +2
深度学习速通系列:什么是文本数据标注

标注过程中可能需要使用多种工具和方法,完成后还需进行质量检查和验收,最终将数据转换为适合模型使用的格式并进行交付。整个过程需要细致的态度和严谨的流程,以确保数据的质量和模型的性能。文本数据标注是机器学习和人工智能领域中的一个重要环节,它涉及将文本中的信息进行分类、识别和标记,以便机器学习模型能够更好地理解和处理这些数据。标注后的数据通常用于训练机器学习模型,如自然语言处理(NLP)模型,以提高模型

#人工智能#自然语言处理#深度学习 +2
快速搭建大模型聊天对话(ollama部署)

安装完后启动ollama,执行ollama run模型名,在打开Hollama后设置ollama服务器地址,即可使用。其中使用过nextchat作为前端,对接不上ollama。Hollama当前端。

#人工智能#深度学习#python +1
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