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Azure99 最近回复了
10 天前
回复了 fid 创建的主题 Local LLM 8x4090 离线部署 Qwen2.5 求助
lmdeploy≈sglang>vllm ,个人偏好是这样
135 天前
回复了 Azure99 创建的主题 Local LLM 分享一下自己训练的大模型
@japhetJiu 你说的这些主要是用于部署推理服务,并通过 RAG 框架调用。KoboldCPP (推理框架)、HF 的模型(模型权重 通常是对齐后的模型,一般带有 Chat 或者 Instruct 字眼)、AnythingLLM ( RAG 框架)。

如果希望训练自己的模型(假设你是做微调,就是让预训练模型从只会续写文本变得"会说人话"),应该找一个训练框架,比如 ms swift 、llama factory 、xtuner ;再去 HF 下载预训练模型(没有经过对齐的 通常带有 Base 字眼,或者没有 Chat 等字眼);并且找一些数据集进行微调。上面列举的框架基本都有简单教程和数据集,当然如果你愿意用我的数据集,那就更好了。
建议不要打着分享创造的名义发推广贴(尤其是标题党+商业行为),直接套一个 text2image 能算是创意?
Huggingface 上大把效果不错的模型,用心找一个好点的不行么。
放个之前搞的 demo ,https://huggingface.co/spaces/Azure99/blossom-playground-v2.5 ,没有因为媳妇的一句话就开发,也没有会员订阅,也没有使用限制
![.jpg]( https://s2.loli.net/2024/07/29/NKO6hsUI1CFyMm3.jpg)
139 天前
回复了 shinonome 创建的主题 Python 函数的返回建议是 list|[] 还是 list|None 呢
你认为字符串""和 None 语义一样么?很显然是不一样的,""是一个空字符串,而 None 不表示任何数据。
所以 2 楼就是优解,如果它是空的,那么返回空 list ,如果有异常,直接抛出异常。不要返回 None 。
139 天前
回复了 Azure99 创建的主题 Local LLM 分享一下自己训练的大模型
@japhetJiu 第一个问题已经回复过了
对于第二个问题,因为硬件资源的限制,这个 demo 是 4bit 量化后的,精度下降比较严重。
可以用 HF 上的 demo https://huggingface.co/spaces/Azure99/Blossom-34B-Demo ,不量化太狠是非常容易解决这个问题的。
https://imgur.com/qDdfX18
如果我掏出 Map<String, Map<String, Object>>,阁下又该如何应对?
您找的是不是:snowflake
189 天前
回复了 wencan 创建的主题 程序员 想白嫖点大模型的 api
没必要,langchain 适合做实验的时候快速的把想法跑起来,以及对比各种同类组件的效果。上生产还是自己写最舒服灵活,另外 langchain 经常有破坏性变更/bug ,所以不建议。
222 天前
回复了 Azure99 创建的主题 Local LLM 分享一下自己训练的大模型
@1314258 很传统的 RAG ,query 改写,搜索,拼 prompt 一条龙
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