开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调-ms-swift-单机单卡-V100（十二）
使用ms-swift高效微调qwen2-7b-instruct
【AI大模型】LLM主流开源大模型介绍
随着ChatGPT迅速火爆，引发了大模型的时代变革，国内外各大公司也快速跟进生成式AI市场，近百款大模型发布及应用。目前，市面上已经开源了各种类型的大语言模型，本章节我们主要介绍其中的三大类...
python实现六种垃圾分类（基于mindspore深度学习框架）
本实验使用MindSpore框架进行AI模型的训练与部署，通过训练一个基于MobileNet V2架构的深度学习模型，实现六种垃圾分类。具体目标包括：1. 下载并预处理垃圾分类数据集。2. 利用预训练的MobileNet V2模型进行微调，训练出一个高精度的垃圾分类模型。3. 实现实时垃圾分类的功能
开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调&合并-ms-swift-单机单卡-V100（十三）
使用ms-swift合并微调后的模型权重
Windows下Pytorch入门深度学习环境安装与配置（CPU版本）
包含环境配置中各个软件的作用以及它们之间的关系（Python、库/包/package/library、PyTorch/Tensorflow、Anaconda、PyCharm、显卡GPU，驱动）、Windows下判断有无 NVIDIA GPU、Windows下安装 Pytorch（下载安装 Anaco
AIGC实战——多模态模型Flamingo
Flamingo 是一种视觉语言模型，即它接受交替的文本和视觉数据流(图像和视频)作为输入，并能够以解码器 Transformer 的方式用额外的文本完善提示。其通过视觉编码器和 Perceiver 重采样器将视觉信息输入到 Transformer 中，该编码器能够将输入特征编码为少量的视觉符号。语
Hive与Sqoop：高效数据迁移
Hive与Sqoop：高效数据迁移作者：禅与计算机程序设计艺术1. 背景介绍在当今大数据时代，企业需要处理和分析海量的数据以获取有价值的洞见。Hadoop生态系统提供了一套强大的工具来应对这一挑战，其中Hive和Sqoop是两个关键组件，用于高效地处理和迁移结构化和半
AI数字人硅基数字人模型训练模型网络结构和训练代码
AI数字人实时数字人硅基数字人模型推理代码和模型网络结构
Pycharm中配置Anaconda 虚拟环境（深度学习pytorch环境搭建）
本文是在作者学习小土堆《Windows下PyTorch 入门深度学习环境安装与配置》系列视频后所整理，以巩固自己所学。作为初学者，若文中有不当之处，望不吝指正。
FlinkCEP与社交媒体分析：实时热点话题识别
FlinkCEP与社交媒体分析：实时热点话题识别作者：禅与计算机程序设计艺术1. 背景介绍1.1 社交媒体数据的价值社交媒体平台如微博、Twitter、Facebook 等已经成为人们获取信息、分享
Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营
阅读李宏毅老师苹果书及搭配视频的一次记录
CAS-ViT:用于高效移动应用的卷积加法自注意力视觉Transformer
这是8月份再arxiv上发布的新论文，我们下面一起来介绍这篇论文的重要贡献
强化学习模型评估：Reward与Regret
强化学习模型评估：Reward与Regret作者：禅与计算机程序设计艺术1. 背景介绍1.1 强化学习的兴起1.2 模型评估的重要性
高质量sd webui api模式使用教程大全
sd webui api模式使用教程
Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营（Task2）
根据GPU是否可用选择设备类型# 初始化模型，并将其放置在指定的设备上# 定义批量大小# 定义训练轮数# 如果在'patience'轮中没有改进，则提前停止# 对于分类任务，我们使用交叉熵作为性能衡量标准# 初始化优化器，您可以自行调整一些超参数，如学习率。
【深度智能】：迈向高级时代的人工智能全景指南
本学习路线详细分解了人工智能学习过程中涉及的各个知识点，并通过具体案例对其进行了深入解析。学习者应从基础知识入手，逐步深入到机器学习和深度学习领域，再到高级应用、项目实践和前沿研究，持续学习和实践，不断提升自己的能力。
【AI大模型】ChatGPT模型原理介绍（下）
2020年5月, OpenAI发布了GPT-3, 同时发表了论文“Language Models are Few-Shot Learner”《小样本学习者的语言模型》.通过论文题目可以看出：GPT-3 不再去追求那种极致的不需要任何样本就可以表现很好的模型，而是考虑像人类的学习方式那样，仅仅使用极少
IsaacLab从入门到精通（三） 强化学习环境的创建
IsaacLab系列第三章，创建强化学习环境
如何预测足球比赛的胜平负进球数？也许我们可以这么做
预测足球比赛的进球数是一个复杂的任务，涉及到多种统计和机器学习方法。从泊松回归模型到Elo评分系统，再到蒙特卡罗模拟和现代的机器学习技术，每种方法都有其独特的优点和局限性。为了提高预测的准确性，在实际应用中，为了便利性，我们应当以AI技术为基底，整合并串联各项技术算法，以此确保系统的预测命中率，同时
人工智能、机器学习和深度学习有什么区别？应用领域有哪些？
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