LLM Compressor 6 是一个易于使用的库，目标是优化大语言模型以便使用 vLLM 进行部署。它能够实现高达 5 倍的推理速度提升，并显著降低成本。作为一个综合性的工具包，我们在前面已经通过 QLoRA、PEFT、RLHF 等技术，体验了在单机单卡甚至消费级显卡上完成大模型微调的可能性。但如果目标从“微调一个 7B 模型”升级为从零预训练、全量微调甚至训练万亿参数模型，仅靠量化与 LoR

LLM Compressor 6 是一个易于使用的库，目标是优化大语言模型以便使用 vLLM 进行部署。它能够实现高达 5 倍的推理速度提升，并显著降低成本。作为一个综合性的工具包，我们在前面已经通过 QLoRA、PEFT、RLHF 等技术，体验了在单机单卡甚至消费级显卡上完成大模型微调的可能性。但如果目标从“微调一个 7B 模型”升级为从零预训练、全量微调甚至训练万亿参数模型，仅靠量化与 LoR

【CANN训练营】Ascend 910实现LeNet网络的minist手写数据训练

定义 LoRA 配置r=16,# 应用配置，获得 PEFT 模型输出信息# 推荐操作：关闭缓存可提高训练效率# 定义训练参数fp16=True, # 启用混合精度训练# 数据整理器，用于处理批量数据# 实例化 Trainer# 开始训练关键的训练参数per_device_train_batch_size & gradient_accumulation_steps：这两个参数共同决定了有效批量大小（

为了对人类语言的内在规律进行建模，研究者们提出使用语言模型（language model）来准确预测词序列中 下一个词 或者 缺失的词 的概率。

Llama2 遵循了 GPT 系列开创的 Decoder-Only 架构。这意味着它完全由 Transformer 解码器层堆叠而成，天然适用于自回归的文本生成任务。

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP） 是人工智能（AI）领域的重要组成部分，它赋予计算机 理解、解释、生成人类语言 的能力，并基于这些能力对文本数据进行决策 1。NLP 旨在弥合人类交流的模糊性、情境性和复杂性与计算机精确、形式化的指令系统之间的鸿沟。例如，计算机需要理解"我今天很蓝"，这里的"蓝"并非颜色，而是情绪的表达——这对于机器来说是个挑战。

2018年Google发布了BERT（来自Transformer的双向自编码器）预训练模型，旨在通过联合左侧和右侧的上下文，从未标记文本中预训练出一个深度双向表示模型。因此，BERT可以通过增加一个额外的输出层来进行微调，就可以达到为广泛的任务创建State-of-the-arts 模型的效果，比如QA、语言推理任务。当时将预训练模应用于下游任务的策略通常有两种：基于特征的（feature-bas

K近邻算法（K-Nearest-Neighbor, KNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法，最初由 Cover和Hart于1968年提出(Cover等人,1967)，是机器学习最基础的算法之一。它正是基于以上思想：要确定一个样本的类别，可以计算它与所有训练样本的距离，然后找出和该样本最接近的k个样本，统计出这些样本的类别并进行投票，票数最多的那个类就是分类的结果。KNN的三个基本要素：K值，

在下面的教程中，我们将通过示例代码说明DCGAN网络如何设置网络、优化器、如何计算损失函数以及如何初始化模型权重。在本教程中，使用的共有70,171张动漫头像图片，图片大小均为96*96。