在微调控件上查询Firebase - 腾讯云开发者社区

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在 Mac 上微调一切大模型

聊个让我非常兴奋的项目——mlx-tune 一句话概括：在你的 Mac 上，用 Unsloth 的 API 微调一切 LLM、视觉模型、TTS、STT、OCR、Embedding，全都能在 Apple...Silicon 上本地微调 Mac 用户的微调困境做大模型微调的同学应该都有过这种体验：想在本地跑个小实验验证下 idea，结果发现 Unsloth 依赖 Triton，而 Triton 不支持 Mac...他的解决思路非常简单粗暴：把 MLX 包装成 Unsloth 的 API 你在 Mac 上写的训练脚本，换个 import 就能直接在 CUDA 集群跑 # Unsloth (CUDA)...：在 Mac 上克隆声音这个功能我觉得特别有意思——在 Mac 上本地微调 TTS 模型： from mlx_tune import FastTTSModel, TTSSFTTrainer, TTSSFTConfig...学习者：想理解微调原理，在本地快速迭代比去 Colab 排队强太多局限性也得说清楚： • 训练速度肯定比不上 A100 + Unsloth，这是物理定律决定的 • GGUF 导出对量化模型有限制，建议用非量化基座模型

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使用OpenCV在Qt控件上播放视频

*ui; QTimer *m_pTimer; VideoCapture *m_pVideo; }; #endif // MAINWINDOW_H 实现代码这里需要注意的一点，Qt上显示图像的格式和...on_stop_clicked() { ui->play->setEnabled(true); ui->stop->setEnabled(false); m_pTimer->stop(); } 控件...界面运行结果录屏工具效果不太好，实际上是很清晰的。 ? 录屏 ? 截图

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在自定义数据集上微调Alpaca和LLaMA

本文将介绍使用LoRa在本地机器上微调Alpaca和LLaMA，我们将介绍在特定数据集上对Alpaca LoRa进行微调的整个过程，本文将涵盖数据处理、模型训练和使用流行的自然语言处理库(如Transformers...在本文中，我们将利用这些代码并使其在Google Colab环境中无缝地工作。首先安装必要的依赖: !pip install -U pip !...训练训练过程需要几个参数，这些参数主要来自原始存储库中的微调脚本: LORA_R = 8 LORA_ALPHA = 16 LORA_DROPOUT= 0.05 LORA_TARGET_MODULES...然后在模型上调用torch.compile()函数，该函数编译模型的计算图并准备使用PyTorch 2进行训练。训练过程在A100上持续了大约2个小时。...我们看一下Tensorboard上的结果: 训练损失和评估损失呈稳步下降趋势。看来我们的微调是有效的。

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在grafana上展示YearningSQL 查询日志

在YearningSQL管理后台，管理员可以看到全部用户的查询记录。...但是如果我们想把这些查询记录公开给全部研发（也是便于大家一起审一审这些查询是否有问题~~），一个比较简单的方法就是借助grafana来实现。这个操作比较简单。直接上图吧。...core_query_records as a inner join core_query_orders as b on a.work_id = b.work_id where -- 只查询近一个月的数据...（注意：这个查询实际上是有点问题的，列上用了date_format后不能用上索引。

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mongodb与sql在查询上的区别

之前在“这个场景更适合使用NoSQL”文章中通过和SQL的对比介绍了NOSQL数据存储结构的特点，一位朋友看后希望再介绍下NOSQL查询方面的特点这里以NOSQL中比较典型的mongodb数据库为例...，先从用法上看下mongodb的操作方式，以后会更深入的介绍mongodb查询方面的细节下面从3个方面看下mongodb的查询方式（1）简单查询类似于sql的 select * from...注意我的mongodb中并没有 tutorial 这个数据库，但可以直接切换过去这里和sql数据库有点不同，实际上，mongodb中创建数据库并不是必需的操作，数据库与集合只有在第一次插入文档时才会被创建...（2）插入数据现在创建第一个文档 > db.users.insert({username: "smith"}) 在键入这行代码后会感觉到一丝延迟，这是因为 tutorial 数据库和 users..."love"这部电影，应该如何查询？

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在Mac上微调LLM：DagsHub与Apple MLX-LM集成

TL;DRDagsHub现已完全支持基于MLX-LM的Apple Silicon LLM微调工作流。在MacBook上本地训练模型、追踪实验、对数据集进行版本控制并部署——全部集成在一个无缝的体验中。...借助MLX-LM，开发者现在可以直接在MacBook上使用Metal Performance Shaders (MPS)后端微调大语言模型——无需云端GPU。但训练模型只是成功的一半。...二者共同创建一个完整的本地优先LLM开发工作流：MLX-LM 提供DagsHub 提供LoRA微调实验追踪（MLflow API）在MPS上的内存高效训练数据集版本控制与查询模型量化（4-bit, 8-...项目概览：在MacBook上微调Qwen创建了一个参考实现，展示完整工作流。...上训练，在DagsHub上免费追踪实验可复现性：每个实验都链接到精确的代码+数据版本简易部署：一条命令在本地提供模型服务对团队集中追踪：所有实验在一个仪表板中可见模型治理：带有暂存/生产阶段的注册表协作

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在16G的GPU上微调Mixtral-8x7B

但是消费级硬件上对其进行微调也是非常具有挑战性的。因为模型需要96.8 GB内存。而微调则需要更多的内存来存储状态和训练数据。比如说80gb RAM的H100 GPU是不够的。...在本文中，我将展示如何仅使用16 GB的GPU RAM对使用AQLM进行量化的Mixtral-8x7B进行微调。我还讨论了如何优化微调超参数，以进一步减少内存消耗，同时保持良好的性能。...用AQLM对2位LLM量化进行微调 AQLM的作者已经在Hugging Face发布了量化版本的Mixtral-8x7B: ISTA-DASLab/Mixtral-8x7b-AQLM-2Bit-1x16...对AQLM模型进行微调的效果出奇地好。当我尝试使用标准QLoRA对Mixtral进行微调时，在相同的数据集上，它消耗了32 GB的VRAM，并且困惑并没有减少得那么好。...正如我们在本文中看到的，对AQLM模型进行微调既快速又节省内存。

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Android--自定义属性在系统控件上的用法

我们知道自定义属性要在自定义控件中使用的，我们自定义styleable，并通过obtainStyledAttributes方法解析，这就必须自定义View来解析我们自定义的属性，今天来介绍一种在系统控件上设置自定义属性的方法...7月22日-7月24日\n 上海世博展览馆\n 在现场...com.aruba.animationlibrary.AnimatorLinearLayout> discrollve属性被设置到了系统控件上...animator.gif 其中的核心思想是改写父布局的addView方法，并使用我们自定义的ViewGroup将系统控件包裹，将系统控件隐式的嵌套了一个ViewGroup，动画效果的实现在自定义的ViewGroup...上执行 /** * 自定义动画框架使用的LinearLayout */ public class AnimatorLinearLayout extends LinearLayoutCompat {

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Unsloth-MLX：在Mac上微调LLM，代码无缝迁移到云端GPU

那么，有没有一种方案，能让你先在 Mac 上完成原型开发，再将代码无缝迁移到云端，直接调用 Unsloth 进行大规模训练？一位开发者推出的工具 Unsloth-MLX 正是为了实现这一愿望。...它基于 Apple 的 MLX 框架，让拥有 Apple Silicon 芯片的 Mac 用户能够在本地高效微调大语言模型。...项目特点在Mac上本地微调LLM 利用统一内存优势与Unsloth相同的API 支持导出为HuggingFace格式或GGUF 代码兼容性示例： # Unsloth (CUDA)...对于想要在本地实验LLM微调的Mac用户来说，这确实是个值得尝试的工具。毕竟，能先用本地资源验证想法，再决定是否投入云端GPU成本，这种工作流程更符合实际开发需求。

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【小白学习PyTorch教程】十六、在多标签分类任务上微调BERT模型

「@Author：Runsen」 BERT模型在NLP各项任务中大杀四方，那么我们如何使用这一利器来为我们日常的NLP任务来服务呢？首先介绍使用BERT做文本多标签分类任务。...论文: https://arxiv.org/pdf/1905.05583.pdf 这篇论文的主要目的在于在文本分类任务上探索不同的BERT微调方法并提供一种通用的BERT微调解决方法。...微调后的BERT在七个英文数据集及搜狗中文数据集上取得了当前最优的结果。...BERT模型 bert微调就是在预训练模型bert的基础上只需更新后面几层的参数，这相对于从头开始训练可以节省大量时间，甚至可以提高性能，通常情况下在模型的训练过程中，我们也会更新bert的参数，这样模型的性能会更好...微调BERT模型主要在D_out进行相关的改变，去除segment层，直接采用了字符输入，不再需要segment层。

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抢在客户之前在Kubernetes上发现SQL慢查询

在本博客中，我们深入研究使用 Ddosify 在 Kubernetes 集群中监视 SQL 查询的复杂性。...我们将：部署一个依赖于 Postgres 的示例 Django 应用程序在该应用程序上执行查询，并通过延迟监视执行的查询注意：本博客文章是关于在 Kubernetes 集群中监视 SQL 查询，但相同的原则也可以扩展到其他协议...部署上查看） Testserver deployment 然后点击 POSTGRES Postgres 流量在这里，您将看到执行的插入查询。...然后，您可以在 Ddosify 中查看此查询：连接查询正如您所见，完成该查询花费了 4703 毫秒。...详细部分的查询也与在 Django 服务器上运行的实际查询相匹配（如果查询包含文字，它们将被占位符替换）。如果我们想要查看最快的查询，我们可以在协议右上角的“排序方式”选项更改为“升序”。

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在BI软件上使用SQL查询其实很简单

如何在BI软件上使用SQL查询？我理解在BI上使用SQL是对原始数据进行查询、筛选、清洗，这一点主流BI工具像power BI，tableau、superset都可以支持。...你只需要写好SQL代码，对数据里的相关表进行查询，就可以对查询后的新表进行分析。举个例子，在tableau里使用SQL，这里我们以连接MySQL数据库为例。...最后，进行自定义SQL查询，写入SQL代码，就会得到新的表。其他BI工具SQL使用方法也类似，都是基于数据库表的查询，然后做结果数据供BI进行分析、可视化。...相当于查询的结果可以直接可视化，很适合及时分析。...以下是superset SQL LAB的核心功能：几乎可以连接所有数据库一次可以处理多个查询使用Superset丰富的可视化功能实现查询结果的流畅可视化浏览数据库元数据：表、列、索引、分区支持长时间查询

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C#报错——(Winform) 在某个线程上创建的控件不能成为在另一个线程上创建的控件的父级

问题点描述：　　我新建一个线程，并在这个线程中，把某个控件的父级去掉或者更改，导致报这个异常网上的解析如下：　　“Windows 窗体”使用单线程单元 (STA) 模型，因为“Windows 窗体...”基于本机 Win32 窗口，而 Win32 窗口从本质上而言是单元线程。...STA 模型意味着可以在任何线程上创建窗口，但窗口一旦创建后就不能切换线程，并且对它的所有函数调用都必须在其创建线程上发生。...STA 模型要求需从控件的非创建线程调用的控件上的任何方法必须被封送到（在其上执行）该控件的创建线程。...如果您在控件中为大量占用资源的任务使用多线程，则用户界面可以在背景线程上执行一个大量占用资源的计算的同时保持可响应。用人话描述为：控件是属于主线程（UI线程），不可以跨线程修改其父级。

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在asp.net mvc上应用新ASP.NET图表控件

微软去年１１月发布了一个很酷的新ASP.NET服务器控件,,可以免费用在ASP.NET 3.5中，而且还可以用在asp.net mvc。...可以看新ASP.NET图表控件。...这位台胞的两篇相当不错的文章 Microsoft Chart Controls 心得(1) Microsoft Chart Controls 心得(2) - 如何透過圖表傳值园子里的相关文章: ASP.NET图表控件...我今天才知道ASP.NET图表控件发布了，附一个在线文档 .NET MSChart应用的一个简单例子告别.NET生成报表统计图的烦恼在这里有一篇文章简短介绍了Combining ASP.NET...System.Web.DataVisualization, Version=3.5.0.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=31bf3856ad364e35" validate="false"/> 将chart 控件添加到

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dotnet 在 UOS 国产系统上使用 MonoDevelop 进行拖控件开发 GTK 应用

先从一个 Hello World 应用开始，试试和古老的 WinForms 一样的拖控件式开发在创建完成一个 GTK# 2.0 应用之后，咱可以试试开始拖控件的开发，当然这个开发方式开发出来的应用界面有点古老...按钮点击的事件，可以在属性的信号里面找到点击事件 ? 填写事件名，此时将会在 MainWindow.cs 文件创建方法 ? 返回代码，在按钮点击方法里面设置文本内容 ?...这就是最简单的拖控件的方法 ----

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Hive怎么调整优化Tez引擎的查询？在Tez上优化Hive查询的指南

在Tez上优化Hive查询的指南在Tez上优化Hive查询无法采用一刀切的方法。查询性能取决于数据的大小、文件类型、查询设计和查询模式。在性能测试过程中，应评估和验证配置参数及任何SQL修改。...建议在工作负载的性能测试过程中一次只进行一项更改，并最好在开发环境中评估调优更改的影响，然后再在生产环境中使用。这里分享一些关于Tez上Hive查询的基本故障排除和调优指南。...注意：池中的Tez会话总是运行，即使在空闲集群上。...以下属性用于配置预热容器：hive.prewarm.enabledhive.prewarm.numcontainers一般Tez调优参数在处理Tez上Hive查询的性能下降时，审查以下属性作为一级检查。...文章来源：Hive怎么调整优化Tez引擎的查询？在Tez上优化Hive查询的指南

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参数量200亿，在4300万条指令上微调而成

Together 在 Huggingface 上发布了这个模型的预训练权重：https://huggingface.co/togethercomputer/GPT-NeoXT-Chat-Base-20B...从质量上看，它在 HELM 基准上的得分比其基础模型 GPT-NeoX 高，特别是在涉及问答、提取和分类的任务上。...在 HELM 上评估 GPT-NeoXT-Chat-Base-20B 并与 GPT-NeoX 进行比较。†表示测试包含微调语料库中的数据。...在开始使用你的微调模型之前，请注意审核模型可能需要过滤的域外问题。如果有必要，准备一些调节数据并微调审核模型。这个过程的文档和源代码可以在 OpenChatKit 的 GitHub 链接中找到。...审核模型在必要时进行干预 OpenChatKit 的最后一个组件是一个由 GPT-JT 微调的 60 亿个参数的审核模型。

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不上云、不租卡，如何优雅地在本地微调Qwen-VL-30B？

在 Mac 上微调出的模型检查点，想要部署回公司的 Linux 服务器（基于 NVIDIA GPU）上，需要进行繁琐的格式转换和精度对齐。...没错，联想 ThinkStation PGX 在核心配置上与 NVIDIA DGX Spark 完全一致。...在传统的独立显卡（如 RTX 4090）上，显存是独立的，所以会显示具体 MiB 数值。...然后下达一小段指令：你是一位出色的 AI 模型微调专家，你现在需要在一台拥有 128GB 统一内存的联想 ThinkStation PGX 上微调一个 30B 大小的 MoE 模型。...在验证集上的损失从 4.03 成功降到了 1.06，下降了 74%。来一张我们自己拍摄的食物照片来简单试试。

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在OQL上使用UPDLOCK锁定查询结果，安全的更新实体数据

SqlServer查询记录的时候提供多种锁定方式，其中UPDLOCK 的优点是允许您读取数据（不阻塞其它事务）并在以后更新数据，同时确保自从上次读取数据后数据没有被更改。...有时候我需要控制某条记录在我读取后就不许再进行更新,那么我就可以将所有要处理当前记录的查询都加上更新锁,以防止查询后被其它事务修改.将事务的影响降低到最小。...看下面的查询： begin tran select * from address WITH (UPDLOCK) where [Name]='Z' waitfor delay '00:00:10' update...假设有一个投资产品表，当我们查询到该产品记录后，要进行一系列的判断，最后对该记录进行更新。该记录的状态会影响到下一个人查询到此记录的处理。...db.Commit(); 上面的操作，首先在AdoHelper对象上开启事务，然后查询投资产品实体的时候在With方法上加上 OQL.SqlServerLock.UPDLOCK 更新锁，接着进行复制的业务处理

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在腾讯云云服务器上推理及微调Qwen2-7B大语言模型

今天，我们将深入探讨如何在腾讯云云服务器上部署和微调2024年6月推出的大型语言模型Qwen2中的Qwen2-7B，探索其强大的代码和数学能力、出色的多语言处理能力，加速您的AI项目进程。...购买腾讯云服务器我在腾讯云CVM中购买了一台GPU计算型GN10X的服务器，其显存有32GB。详细配置见以上截图。注意，在购买时，我选择了后台自动安装GPU驱动。...使用vllm进行模型推理在腾讯云云服务器的命令行中，通过以下命令，即可启动模型推理。...下载微调依赖 pip install deepspeed pip install llamafactory pip install click -U 微调Demo 这里使用llamafactory来微调...总结 Qwen2-7B模型在处理多语言、长文本以及复杂问题解决方面展现出的能力，使其成为了研究和工业界的有力工具。

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