Fastapi LLM支持 安装方法一:pip pip3 install "fschat[model_worker,webui]" 方法二:源文件 git clone https://github.com/lm-sys/FastChat.git cd FastChat Mac 上运行: brew install rust cmake 从源文件安装 pi```shell
FlashAttention序:基于 FlashAttention 技术,清华将基座模型的上下文长度(Context Length)由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K,并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练,允许更多轮次的对话。 概述:给 Transformer 配备更长的上下文仍然很困难,因为 Transformer 核心自注意力模块的时间复杂度以及内存复杂度在序列长度上是
CPM-Bee 简介:CPM-Bee是一个完全开源、允许商用的百亿参数中英文基座模型,也是CPM-Live训练的第二个里程碑。它采用Transformer自回归架构(auto-regressive),在超万亿(trillion)高质量语料上进行预训练,拥有强大的基础能力。开发者和研究者可以在CPM-Bee基座模型的基础上在各类场景进行适配来以创建特定领域的应用模型。 环境配置:您需要克隆该仓库
langchain2之Agent以及Wandb langchain 1.概念 2.主要模块 模型输入/输出 (Model I/O) 数据连接 (Data connection) 链式组装 (Chains) 代理 (Agents) 内存 (Memory) 回调 (Callbacks) 3.Agent Action Agent: Pl
langchain2之Memory langchain 1.概念 2.主要模块 模型输入/输出 (Model I/O) 数据连接 (Data connection) 链式组装 (Chains) 代理 (Agents) 内存 (Memory) 回调 (Callbacks) 3.Memory ConversationBufferMemo
langchain2之Chain langchain 1.概念 2.主要模块 模型输入/输出 (Model I/O) 数据连接 (Data connection) 链式组装 (Chains) 代理 (Agents) 内存 (Memory) 回调 (Callbacks) 3.链 • LLMChain: • SimpleSequent
langchain2之数据连接 langchain 1.概念 2.主要模块 模型输入/输出 (Model I/O) 数据连接 (Data connection) 链式组装 (Chains) 代理 (Agents) 内存 (Memory) 回调 (Callbacks) 3.数据连接 1.数据加载: 2.文档分割: 3.文档向量化:
langchain2之模型输入输出 langchain 1.概念 2.主要模块 模型输入/输出 (Model I/O) 数据连接 (Data connection) 链式组装 (Chains) 代理 (Agents) 内存 (Memory) 回调 (Callbacks) 3.模型输入/输出 (Model I/O) 提示 提示模
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