一、下载安装包此处的安装环境为离线环境，需要先下载cuda安装文件，安装文件可以去官网地址下载对应的系统版本。官网下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive驱动和cuda版本对应：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html查看版本cat /etc/redhat-releaseCentOS Linux release 7.6.1810 (Core)uname -r3.10.0-957.el7.x86_64GPUlspci - 阅读剩余部分 -

一、创建虚拟环境1.1 创建 exp_detect_1 的虚拟环境：conda create -n exp_detect_1 python=3.7或者 直接激活虚拟环境 exp_detect_1：conda activate exp_detect_1（注意：退出环境的命令为：#conda deactivate）二、虚拟环境打包1.3 打包压缩虚拟环境 exp_detect_1go to 此目录cd /home/liu/miniconda3/envs/打包压缩tar -czvf exp_detect_1.tar.gz ./exp_detect_1三、打包上传，解压解压 exp- 阅读剩余部分 -

1.官网chatpdf没有论文，属于chatgpt的一个应用。https://www.chatpdf.com/中文类似网站：http://www.chatspdf.cn/2.测试页面切割错误情况：3.技术原理1.pdf转文本读取PDF文件，将其转换为txt格式的文本文件。2.数据预处理对文件进行清理和标准化，例如去除特殊字符，保留标题和文本，按照自然段落进行分割。3.段落embeddingChatPDF使用OpenAI的Embeddings API将每个分段转换为向量，这个向量将对文本中的语义进行编码，以便于与问题的向量进行比较4.用户query问题embedding当用户- 阅读剩余部分 -

1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/6264339912.https://www.ccf.org.cn/Focus/2023-05-04/791137.shtml3.https://blog.csdn.net/TgqDT3gGaMdkHasLZv/article/details/130211938

nohup python pre_brand.py>>./train.log 2>&1 &一、Bloom1.参考论文https://arxiv.org/pdf/2211.05100.pdf2.硬件组成3.数据量epoch:token:3500亿token4.网络参数模型参数量：176B二、GLM1.参考论文https://openreview.net/pdf?id=-Aw0rrrPUF2.硬件组成3.数据量epoch:1token:4000亿token4.网络参数模型参数量：130B三、GPT-31.参考论文https://arxiv.org/pdf/20- 阅读剩余部分 -

nvidia apex是什么APEX是什么 APEX是英伟达开源的，完美支持PyTorch框架，用于改变数据格式来减小模型显存占用的工具。 其中最有价值的是amp（Automatic Mixed Precision），将模型的大部分操作都用Float16数据类型测试，一些特别操作仍然使用Float32。

一、docker安装目前服务器基本上都是centos版本的，以下是centos版本安装方案共有三种安装方式：官方文档参考：https://docs.docker.com/engine/install/centos/其中在线安装，可以使用国内源，教程参考：https://www.runoob.com/docker/centos-docker-install.html安装命令如下：curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun确定是否安装成功：docker --version二、docker调- 阅读剩余部分 -

一、centos中添加用户1.添加用户useradd liulei #添加用户 passwd liulei #添加密码 #下面的只有zhy在用，一般服务不用 usermod -aG test01 liulei #给用户分组，注意如果不添加这个可能无法登录,将用户 liulei 添加到组test012.修改密码#需要先登录root权限账户 passwd liulei #用户名 3.给用户添加sudo权限#先切换为root #一般服务器 vim /etc/sudoers centos ALL=(ALL) ALL #zhy个别服务器 vim /etc/s- 阅读剩余部分 -

摘要由于研究人员发现模型缩放可以提高性能，他们通过将模型大小增加到更大的大小来进一步研究缩放效应。有趣的是，当参数尺度超过一定水平时，这些放大的语言模型不仅实现了显著的性能改进，而且还显示出一些小规模语言模型（如BERT）中不存在的特殊能力（如上下文学习）。为了区分参数尺度的差异，研究界为显著大小的PLM（例如，包含数百亿或数千亿个参数）创造了“大型语言模型”（LLM）一词。在本次调查中，我们通过介绍背景、关键发现和主流技术来回顾LLM的最新进展。特别是，我们关注LLM的四个主要方面，即预训练、适应调整、利用和能力评估（pre-training, adaptation tu- 阅读剩余部分 -
  1. 1
  2. 2
  3. 3
  4. 4
  5. 5
  6. ...
  7. 9