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Hi, I'm Zikang / 武子康 好奇心驱动的探索者 | INTJ / INFJ 我热爱探索一切值得深究的事物。对技术、成长、效率、认知、人生有着持续的好奇心和行动力。 坚信「飞轮效应」,相信每一次微小的积累,终将带来深远的改变。
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2024-05-14 最新!OpenAI 新模型 GPT-4 omni 简单测试,4o速度确实非常快!而且很便宜!
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LLM-05 大模型 15分钟 FineTuning 微调 ChatGLM3-6B(微调实战1) 官方案例 3090 24GB实战 需22GB显存 LoRA微调 P-TuningV2微调
LLM-04 大模型 15分钟 FineTuning 微调 ChatGLM3-6B(准备环境) 3090 24GB实战 需22GB显存 LoRA微调 P-TuningV2微调
LLM-03 大模型 15分钟 FineTuning 微调 GPT2 模型 finetuning GPT微调实战 仅需6GB显存 单卡微调 数据 10MB数据集微调
LLM-02 大模型 本地部署运行 ChatGLM3-6B(13GB) 双卡2070Super8GB 环境配置 单机多卡 基于LLM-01章节 继续乘风破浪 为大模型微调做准备
LLM-01 大模型 本地部署运行 ChatGLM2-6B-INT4(6GB) 简单上手 环境配置 单机单卡多卡 2070Super8GBx2 打怪升级!
StableDiffusion-04 (炼丹篇) 15分钟 部署服务并进行LoRA微调全过程详细记录 不到20张百变小樱Sakura微调 3090(24GB) 学不会你打我!(一)
StableDiffusion-04 (炼丹篇) 15分钟 部署服务并进行LoRA微调全过程详细记录 不到20张百变小樱Sakura微调 3090(24GB) 学不会你打我!(二)
StableDiffusion-01本地服务器部署服务 10分钟上手 底显存 中等显存机器 加载模型测试效果 附带安装指令 多显卡 2070Super 8GB*2
StableDiffusion-03 (准备篇)15分钟 部署服务并进行LoRA微调全过程详细记录 不到20张百变小樱Sakura微调 3090(24GB) 学不会你打我!(一)
StableDiffusion-02 LoRA上手使用实测 尝试生成图片 使用多个LoRA 调整LoRA效果 10分钟上手 多图
LangChain-25 ReAct 让大模型自己思考和决策下一步 AutoGPT实现途径、AGI重要里程碑
LangChain-26 Custom Agent 自定义一个Agent并通过@tool绑定对应的工具 同时让大模型自己调用编写的@tools函数
LangChain-24 Agengts 通过TavilySearch Agent实现检索内容并回答 AgentExecutor转换Search 借助Prompt Tools工具
LangChain-21 Text Splitters 内容切分器 支持多种格式 HTML JSON md Code(JS/Py/TS/etc) 进行切分并输出 方便将数据进行结构化后检索
LangChain-22 Text Embedding 续接21节 文本切分后 对文本进行embedding向量化处理 后续可保存到向量数据库后进行检索 从而扩展大模型的能力
LangChain-23 Vector stores 向量化存储 并附带一个实际案例 通过Loader加载 Embedding后持久化 LangChain ChatOpenAI ChatGLM3对话
LangChain-20 Document Loader 文件加载 加载MD DOCX EXCEL PPT PDF HTML JSON 等多种文件格式 后续可通过FAISS向量化 增强检索
LangChain-15 Manage Prompt Size 管理上下文大小,用Agent的方式询问问题,并去百科检索内容,总结后返回
LangChain-19 TokenUsage 通过回调函数 只需一行 统计当前调用API的花费情况 包含Tokens数量和Cost花费
LangChain-17 FunctionCalling 利用大模型对函数进行回调 扩展大模型的额外的能力 比如实现加减乘除等功能
LangChain-13 Memory 通过 ConversationBufferMemory 记录会话的上下文 并在对话中自动检索
LangChain-14 Moderation OpenAI提供的功能:检测内容中是否有违反条例的内容
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LangChain-11 Code Writing FunctionCalling 大模型通过编写代码完成需求 大模型计算加法
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