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本文内容如下介绍了大模型训练的微调方法，包括prompt tuning、prefix tuning、LoRA、p-tuning和AdaLoRA等。介绍了使用deepspeed和LoRA进行大模型训练的相关代码。给出了petals的介绍，它可以将模型划分为多个块，每个用户的机器负责其中一块，分摊了计算压力。
Keywords：LLM基础概念（RAG、微调流程、Prompt）
sudo chmod +x /root/.conda/enve/你的环境名字/lib/python3.11/site-packages/gradio/frpc_linux_amd64_v0.3。2.重命名为frpc_linux_amd64_v0.3， 并放入gradio这个文件夹中（按你对应的，每个人的路径可能不一样）把自定义的安装包的路径添加到PYTHONPATH环境变量中，这样python才能
大模型微调分享JBPMG&ITCenter（该内容已经过敏感词和机密词过滤，欢迎大家在保密基础上进行基础技术讨论）
成功部署和微调了Video-LLM模型。首先，配置了训练和推理环境，安装了必要的依赖包。接着，使用LMDeploy进行模型部署，并通过网页应用体验了与InternVL的对话功能。在微调阶段，使用了FoodieQA数据集，通过XTuner工具对InternVL模型进行了LoRA微调，解决了模型在识别特定食物时的错误。微调后，模型在识别肠粉和锅包肉等食物时的准确性显著提升。
总体而言，这篇论文针对RAG系统在面对检索缺陷时的脆弱性问题，提出了一种有效的鲁棒性提升方法RbFT，并在多个数据集上验证了其有效性，为实际应用中提高RAG系统的鲁棒性提供了有价值的解决方案。
现在大模型微调的门槛越来越低，市场上有大量开源微调框架。只要你会部署、有机器就能出个结果，赶紧动手玩起来吧！读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学
北京智源开源数据平台Datahub是北京智源人工智能研究院建设的数据资源平台。该平台涵盖丰富多样的开源数据集，数据来源广泛，应用场景丰富，为科研人员和技术开发者提供了宝贵的数据资源。 北京智源人工智能研究院是人工智能领域的新型研发机构。2018年11月14日，在科技部和北京市支持下，联合北京人工智能领域优势单位共建。智源研究院聚焦原始创新和核心技术，建立目标导向与自由探索相结合的科研体制，营造全
1 简介在大模型的微调过程中，**LoRA(低秩适配)**参数设置是提升训练效率和性能的关键。通过减少需更新的参数量，LoRA能够在维持模型性能的同时显著降低计算成本。然而，LoRA并非唯一影响训练效果的因素。诸如学习率、批次大小以及优化器(如AdamW)等参数同样在微调过程中起着至关重要的作用。学习率决定了模型每次更...
使用 TorchVision 加载一个训练良好的预训练模型。预处理图像以符合预训练模型的输入要求。使用预训练模型对自己的图像进行准确的推理。我们将创建一个宠物门，只允许狗进入，但将猫等其他动物留在外面。如果通过手动训练模型实现该功能，需要一个包含多种动物的大型数据集。不过，我们可以直接使用已有的预训练模型实现，VGG 模型（如 VGG16 和 VGG19）最初是在 ImageNet 数据集上的 I
