在实际的软件系统开发过程中，经常避免不了需要用到文件存储服务。例如，对于小型的网站系统，通常会将文件存储服务和网站系统部署在一台服务器中，以实现低成本的资源投入，如果访问量不大，基本上没什么问题。当访问量逐渐升高，此时网站的文件资源读取越来越频繁，单台服务器可能难以承载较大的请求量，这个时候网站可能会出现打不开，甚至系统异常等问题。当出现这个场景，很容易第一时间想到将文件采用云存储服务来解决。

将你的代码与编码标准进行比较，并找出逻辑错误。Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。这个自动化脚本可以监控你复制的所有内容，将复制的每个文本无缝地存储在一个时尚的图形界面中，这样你就不必在无尽的标签页中搜索，也不会丢失一些有价值的信息。这个脚本最棒的地方在于它是一个网络

只需要输入1张照片，无需训练，就能秒级生成个人写真？你没听错，就是这个神奇的AI工具–InstantID。众所周知，AI图生图面临的挑战之一是无法保持较高的角色一致性，尤其是人脸保真度。InstantID通过强语义和弱空间条件设计了一个新颖的身份识别网络，将面部和地标图像与文本提示相结合，引导图像生成。在只有一张参考 ID 图像的情况下，InstantID 的目标是在确保高保真的前提下，从一张参考

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5.梯度更新：在微调过程中，计算损失函数关于映射矩阵A和逆映射矩阵B的梯度，并使⽤优化算法，如Adam、SGD对A和B进⾏更新，注意，在更新过程中，原始参数矩阵W保持不变，即训练的时候固定原始LLM的参数，只训练A和B；Step1：通过模型生成新的指令，根据人工设计的175个任务，每个任务都有对应的（指令，输入，输出）或（指令，输出）；使用模型生成新的指令；1.选择目标层：首先，在预训练神经网络模

我们前面几篇博文中出现的大模型，都是通用的大模型。但在更专业的领域，需要更专业的模型，这就需要用到模型微调的能力。从NLP范式发展的趋势来看，prompt+模型的方式已经成为主流，已经很成熟了，在进行模型微调之前最好确信自己需要这样做。

数据集的格式要求在不同的阶段是不同的，本教程以sft阶段的数据集需求，将以系统自带的identity数据集和将自定义的一个商品文案生成数据集为例，介绍数据集的使用。更多详情可以在https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/data/README_zh.md 中找到相关解释。系统目前支持 alpaca 和sharegpt两种数据格式，以alp

本文介绍了如何使用HuggingFace中的Trainer对BERT模型微调。可以看到，使用Trainer进行模型微调，代码较为简洁，且支持功能丰富，是理想的模型训练方式。​。

本文主要是 Milvus 向量数据实战总结。• LLM 痛点以及解决方案• RAG 是什么，为什么选用RAG。•langchain文档加载器，chat model• 文档拆分的注意点，chat model区别。• chat 示例代码。​。

我在我的分割系统中使用了Hugging Face的Swin Transformer V2作为编码器。Swin Transformer（分层视觉Transformer，使用偏移窗口）包含4个阶段的编码器处理嵌入补丁。最初，补丁大小为4x4像素。在每个编码器阶段，通过合并来自前一个阶段较小补丁的嵌入，补丁分辨率会增加两倍。这意味着图像的空间分辨率，以补丁表示，每个后续阶段会减少两倍。