最近在搞软件杯的事，要提取按键时的具体信息，包括按下去的时间和弹起的时间，还有按的是哪个键等等，发现用普通的OnClickListener无法做到，于是乎查了一下，就用OnTouchListener这个监听器来做...而我以前喜欢用的是用匿名内部类的方法，使用新建的类有个好处就是可以使代码简化 //对于到底是哪个按键调用的，利用了getId()这个方法就可以 public class TimeListener implements OnTouchListener.../同下落 } // 移动操作 if (motionEvent.getAction() == MotionEvent.ACTION_MOVE) { //这里还有个移动操作，其实这个监听器不仅仅是给
在高层次上，微调包括以下步骤：准备并上传训练数据训练一个新的微调模型评估结果，如果需要，返回到步骤 1使用您的微调模型访问我们的定价页面，了解有关微调模型训练和使用的更多信息。...可以进行微调的模型有哪些？GPT-4的微调目前处于实验性访问计划中 - 符合条件的用户可以在创建新的微调任务时在微调界面上申请访问权限。...迭代超参数我们允许您指定以下超参数：纪元数学习率倍增器批处理大小我们建议最初在不指定任何超参数的情况下进行训练，让我们根据数据集大小为您选择默认值，然后根据观察到的情况进行调整：如果模型不如预期地跟随训练数据增加...如果模型似乎没有收敛，增加学习率倍增器您可以按照下面所示设置超参数：from openai import OpenAIclient = OpenAI()client.fine_tuning.jobs.create...我可以继续微调已经微调过的模型吗？是的，您可以在创建微调作业时将已微调模型的名称传递给模型参数。这将以已微调模型为起点开始一个新的微调作业。我如何估计微调模型的成本？请参考上文中的成本估算部分。
OnTouchListene是用来监听手机屏幕事件的监听，用来处理按下，抬起，滑动等动作 具体的有3中情况：UP抬起 DOWN按下 MOVE滑动 使用： 在Activity中，实现OnTouchListener...setOnTouchListener 最后可以根据ID的不同，对不同的控件按下，抬起，滑动事件做不同的处理 通常在设计UI界面时，为了用户体验更好，通常在用户按下某个控件之后会有相应的小范围变大效果，在弹起之后，会恢复原样，这里可以用OnTouchListener...android:toYScale="100%" android:pivotX="50%" android:pivotY="50%" android:fillAfter="true" ②实现OnTouchListener
人工智能大语言模型微调技术：SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法 1.SFT 监督微调 1.1 SFT 监督微调基本概念 SFT（Supervised...当使用自适应优化器时，由于不需要计算梯度以及保存太多模型参数，LoRA 使得微调效果更好，并将微调的硬件门槛降低了 3 倍。...P-tuning v2 微调方法 3.1 P-tuning v2 微调方法的相关技术 传统的微调方法需要微调整个预训练语言模型，对于大语言模型的微调需要大量的资源和时间，急需更加高效的微调方法。...4.3 Freeze 微调方法的优势 大量减少了大语言模型的微调参数，是一种参数高效的微调方法； 由于只需微调高层特征，加快了模型的收敛，节约了微调的时间； 最大程度地保留了大语言模型预训练所学习到的语言的...5.关键知识点总结 SFT监督微调时监督微调时，学习率通常会设置得很小 常见误区：1.监督微调需要大量的训练时间和数据 2.监督微调将复制源模型的所有参数至目标模型 3.监督微调只需要几十条监督数据即可
微调效果到底好不好，微调之后的词向量表示是否有效，可以直接用针对下游任务的分类器的准确度来衡量。只有微调效果足够好时，分类效果才够准。 DIRECTPROBE 基于聚类的探针。...基于分类器的探针 但是第一种基于分类器的探针，并不可靠。如下图所示，分类器的性能不仅与微调后的词向量表示有关，还会受到各种因素的干扰。...分类器探针接到BERT输出层，跟着BERT一起微调。为了降低微调过程中不稳定性的影响，同一个任务作者使用不同的初始化参数进行了五次微调。...使用原始train对BERT~small~进行微调，微调前后均只使用subtrain训练分类器。分类器的训练不参与微调。 如下图所示，微调前分类器在subtest和test上的学习曲线一致。...微调后，虽然分类器没有见过subtest，但BERT见过了subtest，导致分类器在subtest上学习曲线和subtrain上一致，性能有了大幅提升。
xtuner train 命令用于启动模型微调进程。该命令需要一个参数：CONFIG 用于指定微调配置文件。...对于全量微调的模型（full）其实是不需要进行整合这一步的，因为全量微调修改的是原模型的权重而非微调一个新的 Adapter ，因此是不需要进行模型整合的。...目录结构 模型合并完成后，我们就可以看到最终的模型和原模型文件夹非常相似，包括了分词器、权重文件、配置信息等等 微调完成后，我们可以再次运行xtuner_streamlit_demo.py脚本来观察微调后的对话效果...ssh -CNg -L 8501:127.0.0.1:8501 root@ssh.intern-ai.org.cn -p 43551 最后，通过浏览器访问：http://127.0.0.1:8501 来进行对话了...增量预训练微调 定义一些基本方法。
irqtune：修改设备的 IRQ 优先级，使那些需要高优先级和快速服务的硬件（例如，串行接口、调制解调器）获得它所要的资源。对串口/调制解调器加速后获得原来 3 倍的吞吐量。...笔记本电脑的硬件接口 toshutils - Toshiba 笔记本电脑工具集 sjog - 激活 Sony Vaio 笔记本电脑上“Jog Dial”功能的程序 spicctrl - Sony Vaio 控制器程序可增亮...cdrom group 可在本地赋予一组用户访问 CD-ROM 驱动器的权限。 floppy group 可在本地赋予一组用户访问软盘驱动器的权限。...绝大部分在家安装系统的用户都会知道），就可以在普通用户下执行任何 root 命令： $ su -c "shutdown -h now" Password: （我想我该严格限制 admin 帐号的 sudo 特权，但对于家中的服务器，...服务的访问限制 对于 Internet 超级服务器，inetd 会在系统启动时通过 /etc/rc2.d/S20inetd（for RUNLEVEL=2）加载，S20inetd 是一个指向 /etc/init.d
QLoRA 这样的算法使得使用有限资源对大模型进行微调变得更加可行。作为示例，表 1 显示了 Llama 2 7B 的三种微调模式（全微调、LoRA 和 QLoRA）的峰值 GPU 内存。...我们提供三个示例：微调 LLM 以更好地使用或忽略来自检索器的上下文微调 LLM 评审模型来评估其他 LLM 的指标，如扎根性、合规性或有用性微调 LLM 来增加上下文窗口2 微调与其他领域适应技术的比较...2.1 微调 vs....这种担忧在微调时也存在。...2.2 微调 V.S RAG共识是，当 LLM 的基础性能不令人满意时，你可以“从 RAG 开始，评估其性能，如果不够理想，再转向微调”，或者“RAG 可能比微调更有优势” (来源)。
此博客列出了升级到 CDP 后需要微调的容量调度器的某些配置，以模仿升级前的一些公平调度器行为。此微调可让您将 CDP 容量调度器设置与之前在公平调度器中设置的阈值相匹配。...（CS 的相对模式下） 升级到 CDP 后，我们可以使用上面建议的计算以及之前在 CDH 公平调度器中提供的配置来微调 CDP 容量调度器。...这种微调工作模拟了 CDP 容量调度器中的一些以前的 CDH 公平调度器设置。如果您的环境和用例不需要此类模拟，请放弃此微调练习。...下面提供了上面示例中使用的 CDH 公平调度器和微调 CDP 容量调度器的并排比较。...在本博客中，我们介绍了一些计算，可用作手动微调的起点，以将相对模式下的 CDP 容量调度器设置与之前在公平调度器中设置的阈值相匹配。后续博客文章将介绍权重模式下 CDP 容量调度器的类似微调。
ChatGLM3: https://github.com/THUDM/ChatGLM3 微调前建议将模型下载到本地。微调前还需要安装依赖。...数据集来进行微调。...这种方法在微调的step较多的情况下会影响到模型的工具调用功能。...全量微调时，....训练精度 强烈推荐使用 bf16 格式进行微调，并确认所有依赖和硬件满足微调硬件要求，否则可能出现 loss = 0 的情况。 （5）部署和推断测试同Chat微调模型
为了能够实现对大模型的高效微调，本文作者提出了一个统一的大模型微调框架：LLAMAFACTORY，该框架整合了一系列前沿的高效微调方法，支持对100多种大模型的微调。...优化方法 「冻结微调（Freeze-tuning）」：这种方法涉及冻结大部分参数，同时在解码器的一小部分层中进行微调。这样可以在保持模型大部分结构不变的情况下，仅对关键部分进行更新。...它主要由三个模块组成：模型加载器（Model Loader）、数据工作者（Data Worker）和训练器（Trainer），以及一个提供友好用户界面的LLAMABOARD。...整体架构如下图所示： 「模型加载器」 负责准备多种架构以适应微调的需求，支持超过100种不同的LLMs。它通过模型初始化、模型补丁、模型量化和适配器连接等功能，确保了模型的灵活性和适应性。...「训练器」 则统一了各种高效的微调方法，如LoRA+和GaLore，以及模型共享RLHF和分布式训练策略，以适应不同任务和数据集的模型。
模型微调是指在一个已经训练好的模型的基础上，针对特定任务或者特定数据集进行再次训练以提高性能的过程。微调可以在使其适应特定任务时产生显着的结果。..."Low-Rank Adaptation"（低秩自适应）是一种用于模型微调或迁移学习的技术。...一般来说我们只是使用LORA来微调大语言模型，但是其实只要是使用了Transformers块的模型，LORA都可以进行微调，本文将介绍如何利用PEFT库，使用LORA提高微调过程的效率。...并且在某些情况下，性能不如完全微调的模型最优，这个需要根据不同的需求来进行测试。 首先我们安装需要的包： !...，可以看到使用LORA进行微调可以大大减少训练的参数和时间，但是在准确性方面还是要比完整的微调要稍稍下降。
本篇文章将介绍 LoRA（Low-Rank Adaptation）、全参数微调 等微调策略，并提供详细的代码示例，帮助开发者高效定制 DeepSeek 以适应特定任务。为什么要微调 DeepSeek？...因此，采用高效微调策略（如 LoRA、全参数微调）可以在减少计算资源消耗的同时，实现高效定制化优化。常见微调策略LoRA（低秩适配）：适用于 计算资源有限 的场景。...训练速度快，适合小样本微调。全参数微调（Full Fine-tuning）：适用于 计算资源充足，任务复杂 的场景。对模型所有参数进行更新，适用于大规模数据训练。训练成本高，但微调效果最佳。...LoRA 微调 DeepSeekLoRA（Low-Rank Adaptation）是一种高效的参数高效微调方法。其核心思想是在预训练权重的基础上添加可训练的低秩适配层，从而减少计算开销。...全参数微调方式计算资源适用场景LoRA低轻量级微调，适合小数据集全参数微调高需要强大计算资源，适合大规模训练QA 环节Q1: LoRA 训练后如何推理？
我个人的理解，微调应该是迁移学习中的一部分。微调只能说是一个trick。...如何微调 对于不同的领域微调的方法也不一样，比如语音识别领域一般微调前几层，图片识别问题微调后面几层，这个原因我这里也只能讲个大概，具体还要大神来解释： 对于图片来说，我们CNN的前几层学习到的都是低级的特征...使用最后一个fc layer之前的fc layer获得的特征，学习个线性分类器(比如SVM) 2....新数据集和原始数据集合类似，那么直接可以微调一个最后的FC层或者重新指定一个新的分类器 2....我们在这里在pool层前获取了更多的特征，可以将这些特征使用更高级的分类器，例如SVM，树型的分类器进行分类。
机器之心专栏 作者：李炳睿 大模型的训练和微调对显存要求很高，优化器状态是显存主要开销之一。...4 比特优化器在众多预训练和微调任务上进行了实验，在保持准确率无损的情况下可将微调 LLaMA-7B 的显存开销降低多达 57%。...以 LLaMA-7B 为例，该模型含的参数数量大约 7B，如果使用全精度（32 比特）的 AdamW 优化器对它进行微调，那么优化器状态所占用的显存大小约为 52.2GB。...本文在众多经典的任务上对 4 比特优化器进行了评估，包括自然语言理解、图像分类、机器翻译和大模型的指令微调。 在所有的任务上，4 比特优化器达到了与全精度优化器可比的效果，同时能够占用更少的内存。...相比 8 比特优化器，本文提出的 4 比特优化器能够节省更多内存，在 LLaMA-7B 微调的实验中最高节省 57.7%。
本篇文章将介绍 LoRA（Low-Rank Adaptation）、全参数微调 等微调策略，并提供详细的代码示例，帮助开发者高效定制 DeepSeek 以适应特定任务。...为什么要微调 DeepSeek？...因此，采用高效微调策略（如 LoRA、全参数微调）可以在减少计算资源消耗的同时，实现高效定制化优化。 常见微调策略 LoRA（低秩适配）： 适用于 计算资源有限 的场景。...训练速度快，适合小样本微调。 全参数微调（Full Fine-tuning）： 适用于 计算资源充足，任务复杂 的场景。 对模型所有参数进行更新，适用于大规模数据训练。 训练成本高，但微调效果最佳。...全参数微调 方式 计算资源 适用场景 LoRA 低 轻量级微调，适合小数据集 全参数微调 高 需要强大计算资源，适合大规模训练 QA 环节 Q1: LoRA 训练后如何推理？
五星上将麦克阿瑟曾经说过：“在懂微调的测试工程师面前，我就是个弟弟” Fine-tuning (微调) 是一个可以有效让ChatGPT 输出符合我们预期的方法。...而微调可以做到的，就是在微调后，你可以直接透过「可以带猪肉制品入境吗?」这个简短指令，就直接获得针对白云机场规范的输出。...微调可以分成以下三个步骤 准备好训练资料 训练微调的模型 使用微调后的模型 先来看一下如何准备训练资料。目前Fine-tuning API 接受JSONL 的格式如下。...，就可以很轻松完成微调。...假如算上微调时的人力成本，微调的GPT-3.5 版本，可能会更昂贵，因此如果GPT-3.5 模型微调后效果还不如GPT-4 加上embedding 好，那不如用GPT-4 加embedding。
survminer包应该是目前最常见的用来做生存分析可视化的包了。之前在公众号也分享过相关的函数使用方法。也有粉丝发邮件向我咨询过一些问题。读者需要记住的是，该...
迁移学习与模型微调：如何利用已有的预训练模型1....预训练模型与微调预训练模型（Pretrained Models）指的是已经在一个大规模数据集（例如ImageNet、COCO等）上进行过训练的模型。...模型微调（Fine-tuning）是迁移学习中一种常见的策略，指的是在预训练模型的基础上，针对目标任务进行微小的调整和训练。...微调通常包括两种方法：微调部分网络层：在这种方法中，我们保留预训练模型的大部分结构，只对模型的后几层进行重新训练，以适应目标任务的特定需求。...此时，研究人员可以利用在大规模图像数据集（如ImageNet）上训练的预训练模型，并通过微调来适应新的任务，例如通过微调ResNet模型来识别特定疾病的图像特征，如乳腺癌的X光片。
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