平台 | 腾讯元器
介绍 腾讯元器(官网:https://yuanqi.tencent.com/) 是腾讯公司推出的一个AI智能体创作与分发平台,主要面向企业和开发者用户。该平台基于腾讯混元大模型,让用户可以通过简单的操…
目标 路径 时间 结果 信息 定位 闭环 复盘 精力 极限 稳态 框架 邮箱:linqingyang@datagov.top
介绍 腾讯元器(官网:https://yuanqi.tencent.com/) 是腾讯公司推出的一个AI智能体创作与分发平台,主要面向企业和开发者用户。该平台基于腾讯混元大模型,让用户可以通过简单的操…
介绍 Dify(官网:https://dify.ai/) 是一个开源的LLM(大语言模型)应用开发平台,旨在帮助用户快速从原型开发到生产部署。它提供云服务,自托管社区版(私有化部署)或企业定制服务。 …
介绍 FastGPT (官网: https://fastgpt.in/) 是一个开源的知识库问答系统,支持私有化部署。旨在提供高效、易用的解决方案来处理复杂的问答场景。它专精于知识库问答,工作流编排,…
一、什么是产品思维? 注:以下产品思维主要总结自张小龙《微信背后的产品观》 和 梁宁的《产品思维 30 讲》 用户思维包括同理心和用户体验。 一个好的产品,一定是站在用户的角度去寻找需求的存在,能够迎…
课程:工程师个人发展指南 https://time.geekbang.org/column/article/759265 在软件工程领域中,编程水平是每位工程师的核心专业技能。这不仅是个体工作质效的代…
课程:工程师个人发展指南 https://time.geekbang.org/column/article/759259 在 02 讲讨论职业发展四部曲时,我们说到兴趣是起点,强调个人需要重视培养和保…
课程:工程师个人发展指南 https://time.geekbang.org/column/article/758476 我打赌,大概率你有自己的工作笔记,无论是纸质的还是电子的都算。如果没有,那就值…
课程:工程师个人发展指南 https://time.geekbang.org/column/article/758481 我想你不会反对,表达是职场人士需要掌握的一项重要软技能。无论是面对面交流、撰写…
课程:工程师个人发展指南 https://time.geekbang.org/column/article/758484 技术知识的学习方法 软件开发是工作节奏快和学习压力特别大的职业,不少岗位的工作…
喜讯!成功拿到智谱AI和极客时间联合授予的大模型微调技能认证证书!!! 大模型微调技能认证证书 – 2024年4月 AI大模型微调训练营毕业证书 – 2024年2月
1 生财有术体验课: 赚钱的底层逻辑:利他,找到他人需求,为他人需求提供解决方案,只有帮助别人解决问题,别人口袋里的钱才会流向你的口袋 财富四大来源: 打工:提升自己的思考和创造力来保证自己的稀缺性,…
一、开营仪式 1.1 概要 讨论了领导与管理的区别。管理是通过权力控制员工行为,而领导是通过个人魅力影响员工思维并改变行为。更重要的是,管理者应该注重员工自主工作的时间。通过个人魅力影响员工思维,改变…
任务 使用 LangChain,并调用 GPT API Key 实现文本摘要和翻译聊天助手。 交付 进行中…
任务 使用完整的 YelpReviewFull 数据集训练,对比看 Acc 最高能到多少。课程代码( https://github.com/DjangoPeng/LLM-quickstart/blob…
任务 替换课程示例代码中的模型( https://github.com/DjangoPeng/LLM-quickstart/blob/main/transformers/pipelines.ipynb…
任务 在“LoRA 低秩适配 OpenAI Whisper-Large-V2 语音识别任务”中,为中文语料的训练过程增加过程评估,观察 Train Loss 和 Validation Loss 变化。…
任务 使用 GPTQ 量化 OPT-6.7B 模型。课程代码( https://github.com/DjangoPeng/LLM-quickstart/blob/main/quantization/…
任务介绍 基于 data 目录下的数据训练 ChatGLM3 模型,使用 inference Notebook 对比微调前后的效果。 (可选):将 gen_dataset Notebook 改写为 p…
任务介绍 调整 ZeRO-3 配置文件,使其支持 T5-3B 甚至 T5-11B 模型训练。 作业提交方式: 提交运行起来后 NVIDIA-smi 和 htop 的输出截图即可,跟视频里给老师大家展示…
作业描述 使用官方提供的示例,成功微调出广告数据集,要求使用 Lora 进行微调: 你能看到 loss 的下降,并在最终回到 3.2 左右。 你需要自己适配 inference.py 中的代码,并迁移…