【大模型API调用初尝试一】智谱AI && 通义千问
大模型的参数非常庞大，功能非常强大，但是训练成本高昂，因此个人或者小企业自己去训练一个大模型是不可能的。大模型的API就是一个接口，类似MaaS，用户通过调用API访问大模型，获得大模型针对用户prompt（问题）的输出，一般输出是json格式的，然后我们利用这个输出进行后续的操作。上面例子传入大模
AI大预言模型——ChatGPT与AI绘图及论文高效写作
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开源模型应用落地-工具使用篇-Spring AI-高阶用法（九）
Spring AI调用OpenAI，并实现历史上下文传递，模型参数优化等高级用法，良心之作，全网唯一，绝非搬运，希望能给您带来一些些帮助！
开源模型应用落地-工具使用篇-SLB（二）
引入负载均衡，以提高AI服务的性能和故障转移能力
时间序列预测的零样本学习是未来还是炒作：TimeGPT和TiDE的综合比较
在本文中，我们将讨论一个通用的预训练模型能否解决预测任务的范式转变。使用TimeGPT进行零样本学习然后将TimeGPT的性能与TiDE进行比较
微调大型语言模型进行命名实体识别
这篇文章总结了命名实体识别(NER)问题微调大型语言模型的经验。我们将以个人身份信息(PII)为例来介绍大型语言模型进行NER微调的方法。
Git LFS 实时显示进度条：让大文件克隆与推送体验更美好
在huggingface、SwanHub、魔搭社区等包含大语言模型权重的仓库中，权重文件大多使用git-lfs进行托管：但是新手在使用git-lfs时，很容易遇到clone到lfs文件时，无法实时下载进度条的情况，你也不知道到底是在后台下载，还是你的电脑卡住了，就很捉急：实际上后台一般正在下载lfs
开源模型应用落地-安全合规篇（二）
通过对用户输入的内容进行合法性检测，确保项目安全合规。
Ubuntu20.04安装（卸载）Nvidia驱动、cuda和cudnn
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开源模型应用落地-qwen1.5-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势（八）
qwen1.5-7b-chat集成vllm，流式输出
基于扩散的图像超分辨率模型：ResShift
基于扩散的图像超分辨率(SR)方法由于需要数百甚至数千个采样步骤，导致推理速度较低。现有的加速采样技术不可避免地会在一定程度上牺牲性能，导致SR结果过于模糊。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖有效的SR扩散模型，该模型显著减少了扩散步骤的数量，从而消除了推理过程中对后加速的需求及其相关的性能下降。
ai智能写作如何AI生成文献综述？
AIPaperPass是AI原创论文写作平台，免费千字大纲，5分钟生成3万字初稿，提供答辩汇报ppt、开题报告、任务书等，40篇真实中英文知网参考文献，重复率超过10%包退费。在生成文献综述时，AIPaperPass可以根据用户输入的研究主题和范围，自动搜索相关文献，并生成文献综述。需要注意的是，虽
图像增强库albumentations(v1.3.0, 2023.5)中所有图像增强方法记录（class）
Albumentations图像增强库中所有图像增强方法的记录。
如何运行GitHub下载的项目中的setup.py文件
当我们在github下载一个别人的模型的时候，要求使用setup.py进行配置或者下载一些额外的包的时候，如果我们在pycharm中直接运行，会弹出以下错误，以我现在运行的文件为例子。：这是指定了要使用的Python解释器的路径。文件是用于构建、安装、打包或测试Python软件包的脚本，并且需要使用
AI论文查重率怎么降低？全面解析与实用建议
通过理解查重机制、注重原创性与创新性、合理引用与参考文献、优化语言表达与句式结构、使用查重工具进行辅助检测、避免过度优化与伪装以及持续学习与关注最新动态，我们可以全面提升AI论文的质量，降低查重率，为学术界的繁荣发展做出贡献。但需要注意的是，查重工具仅能提供参考，我们不能完全依赖它们来降低查重率。通
yolov5s训练
一个yaml文件时data文件夹下的，复制一个voc.yaml改成自己的文件名，这里我改成了data.yaml，内容如下，需要写上训练集与验证集的地址，nc为类别个数，names为类别名，按自己数据集的顺序写，其他的download那些都删掉，只要干货。第二个yaml文件在models文件夹下，这里
论文查重有AI辅写疑似度怎么改：七步策略助你优化学术写作
通过了解AI辅写工具的工作原理、审查论文内容和结构、合理引用和注明出处、调整句子结构和措辞、增加个人思考和见解、利用专业查重工具进行自查以及持续学习和提高，我们可以优化学术写作，降低AI辅写疑似度，确保论文的质量和原创性。通过自查和修改，你可以及时发现并纠正论文中存在的问题，降低AI辅写疑似度。通过
LoRA及其变体概述：LoRA, DoRA, AdaLoRA, Delta-LoRA
在本文中，我们将解释LoRA本身的基本概念，然后介绍一些以不同的方式改进LoRA的功能的变体，包括LoRA+、VeRA、LoRA- fa、LoRA-drop、AdaLoRA、DoRA和Delta-LoRA。
人工智能图像识别分析之——Yolov5模型训练
1) parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='dataset.yaml path')#配置文件,改成刚刚修改过的yolov5_test.yaml文件。2)parser.add_
2024年AI辅助研发：科技创新的引擎
2024的AI辅助研发的扩展相关信息
