chat专题

使用xtuner微调InternLM-Chat-7B

1. 安装xtuner #激活环境source activate test_llm# 安装xtunerpip install xtuner#还有一些依赖项需要安装future>=0.6.0cythonlxml>=3.1.0cssselectmmengine 2. 创建一个ft-oasst1 数据集的工作路径，进入 mkdir ft-oasst1 cd ft-oasst1

利用一下Chat-GPT写两段处理字符串的简单样例ABAP程序。这样可以大大提高工作效率。Chat-GPT的能力真是让人震撼。

我让Caht-GPT写两段ABAP 程序，第一段程序要求如下：判读字符串里面是否含有特殊字符，这里说的特殊字符不包括键盘上能够输入的字符，如果有这样的特殊字符则输出来。 DATA: lv_string TYPE string VALUE '你的字符串',lv_result TYPE string.REPLACE ALL OCCURRENCES OF REGEX '[^\x20-\

InLine Chat功能优化对标Github Copilot，CodeGeeX带来更高效、更直观的编程体验！

VSCode中的CodeGeeX 插件上线InLine Chat功能后，收到不少用户的反馈，大家对行内交互编程这一功能非常感兴趣。近期我们针对这个功能再次进行了深度优化，今天详细介绍已经在VSCode插件v2.8.0版本上线的 CodeGeeX InLine Chat功能，以及在编程过程中的使用技巧。行内代码生成与智能问答 InLine Chat的功能的核心是提供更加简化和交互式的编程体验。

InternLM-Chat-7B部署调用-个人记录

一、环境准备 pip install modelscope==1.9.5pip install transformers==4.35.2 二、下载模型 import torchfrom modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizerimport osmodel_dir = snapshot_download(

结合kimi chat的爬虫实战思路

背景想钻研一下项目组件，找找之后的学习方向。不能自以为是，所以借着网开源项目网站上公布的项目内容看一下，那些是我可以努力去学习的（入门的）。首先需要获取相关内容，于是爬取整理。任务1：爬一个项目网站上的项目列表。展示过程：开始是想着借助kimi chat去解析前端页面然后编写代码，但是发现生成的代码，总是跑不起来。去b站上学习了一下。gpt辅助爬虫 curl（

通义千问-7B-Chat-Int4

通义千问-7B-Chat-Int4 安装克隆我们的仓库并跳转到相应目录 git clone https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen-7B-Chat-Int4.gitcd Qwen-7B-Chat-Int4 2. 创建 conda 环境 conda create -n qweni

本地部署大模型ollama+docker+open WebUI/Lobe Chat

文章目录大模型工具Ollama下载安装运行Spring Ai 代码测试加依赖配置写代码 ollama的web&Desktop搭建部署Open WebUI有两种方式Docker DesktopDocker部署Open WebUIDocker部署Lobe Chat可以配置OpenAI的key也可以配置ollama 大模型的选择本篇基于windows环境下配置大模型工具O

llama-factory/peft微调千问1.5-7b-chat

目标使用COIG-CQIA数据集和通用sft数据集对qwen1.5-7b-chat进行sft微调，使用公开dpo数据集进行dpo对齐。学习千问的长度外推方法。一、训练配置使用Lora方式, 将lora改为full即可使用全量微调。具体的参数在该框架将各个参数、训练配置都封装好了，直接使用脚本，将数据按格式传入即可。自定义数据集格式：https://github.com/hiy

使用 LlamaIndex 和 Llama 2-Chat 构建知识驱动的对话应用程序

文章目录使用 LlamaIndex 和 Llama 2-Chat 构建知识驱动的对话应用程序Llama 2-70B-聊天LlamaIndex 解决方案概述先决条件使用 SageMaker JumpStart 部署 GPT-J 嵌入模型使用 SageMaker Python SDK 进行部署在 SageMaker Studio 中使用 SageMaker JumpStart 进行部署使用 S

免费调用阿里云通义千问（qwen-1.8b-chat)大模型API

目录前言通义千问开通注意 APi接口最后前言免费的GPT接口国内的使用一段实践就会失效，阿里云的qwen-1.8b-chat限时免费，可对接！目前本账号小助手也是对接了该模型通义千问通义千问，是基于阿里巴巴达摩院在自然语言处理领域的研究和积累。采用更先进的算法和更优化的模型结构，能够更准确地理解和生成自然语言、代码、表格等文本。支持更多定制化需求。除了基本的

【AIGC调研系列】Gitlab的Duo Chat与其他辅助编程助手相比的优缺点

GitLab的Duo Chat作为一款AI编程助手，与其他辅助编程助手相比具有一系列的优势和潜在的缺点。优点方面：自动化测试与智能代码建议：Duo Chat能够自动生成测试代码，帮助团队提前发现潜在的程序错误，提高软件质量。同时，在编码过程中，它能预测性地完成代码块，并推荐常用的代码模式，提升编码效率[1]。跨平台集成：Duo Chat不仅支持在GitLab的Web IDE中使用，还能整合

利用ollama和open-webui本地部署通义千问Qwen1.5-7B-Chat模型

目录 1 安装ollama 2 安装open-webui 2.1 镜像下载 3 配置ollama的模型转换工具环境 3.1 下载ollama源码 3.2 下载ollama子模块 3.3 创建ollama虚拟环境 3.4 安装依赖 3.5 编译量化工具 7 创建ollama模型 8 运行模型参考文献： 1 安装ollama curl -fsSL ht

（ChatGPT中文、吾爱Al、核桃、WeexAl地址发布页、ai创作、Chat中文）

目录 1、ChatGPT 中文 - Chat GPT 2、吾爱AI 3、核桃 4、WeexAI 地址发布页 5、ai创作

Kimi Chat四大更新详细解读！模型能力提升，支持语音输入输出！

大家好，我是木易，一个持续关注AI领域的互联网技术产品经理，国内Top2本科，美国Top10 CS研究生，MBA。我坚信AI是普通人变强的“外挂”，所以创建了“AI信息Gap”这个公众号，专注于分享AI全维度知识，包括但不限于AI科普，AI工具测评，AI效率提升，AI行业洞察。关注我，AI之路不迷路，2024我们一起变强。 Kimi Chat，slogan是“帮你看更大的世界”，严格来说，

阿里通义千问Qwen-7B-Chat大模型简介

阿里通义千问Qwen-7B-Chat是由阿里云研发的一系列大语言模型中的一个，属于通义千问大模型系列。这个模型具有70亿参数规模，是基于Transformer架构构建的，专门为理解和生成人类语言而设计。Qwen-7B-Chat在超大规模的预训练数据集上进行训练，这些数据类型多样，覆盖广泛，包括大量的网络文本、专业书籍和代码等。 Qwen-7B-Chat模型的主要特点包括： 1. **大规模高质

Spring AI教程（二）Chat API之Prompts模板语法

Prompts 模板语法上节我们介绍了提示词工程，并通过设定SystemMessage获得了一个会骂人的AI。而本节介绍的内容仍然与提示词有关。 Spring AI为我们提供了提示词模板，允许我们通过一些模板，快速地动态生成提示词并发起提问。除此之外，我们还能使用Spring AI为我们提供的输出解析器将AI回复的内容解析为Bean对象。 5.1 PromptTemplate Pro

测试大语言模型在嵌入式设备部署的可能性——模型TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0

测试模型TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0修改推理参数，观察参数变化与推理时间变化之间的关系。本地环境：处理器 Intel® Core™ i5-8400 CPU @ 2.80GHz 2.80 GHz 机带 RAM 16.0 GB (15.9 GB 可用) 集显 Intel® UHD Graphics 630 独显 NVIDIA GeForce GTX 1050 主要测试

【大语言模型+Lora微调】10条对话微调Qwen-7B-Chat并进行推理 (聊天助手)

代码：https://github.com/QwenLM/Qwen/tree/main 国内源安装说明：https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-7B-Chat/summary 通义千问：https://tongyi.aliyun.com/qianwen 一、环境搭建下载源码 git clone https://github.com/QwenLM/Q

给rwkv-pytorch 写个chat ui demo

rwkv-pytorch 项目地址 rwkv-pytorch from nicegui import uimessage_dict = {1: [{"name":"Assistant","text":"你好"}]}current_name = 1import aiohttpasync def get_text_async(text="Hello, how are you?"):# 定义

[大模型]MiniCPM-2B-chat transformers 部署调用

MiniCPM-2B-chat transformers 部署调用 MiniCPM-2B-chat 介绍 MiniCPM 是面壁智能与清华大学自然语言处理实验室共同开源的系列端侧大模型，主体语言模型 MiniCPM-2B 仅有 24亿（2.4B）的非词嵌入参数量。经过 SFT 后，MiniCPM 在公开综合性评测集上，MiniCPM 与 Mistral-7B相近（中文、数学、代码能力更优）

(Chat For Al,创新Al,汇语Al助手,AiTab新标签,万能助手,LLaVA)分享6个好用的ChatGPT

目录 1、Chat For AI 2、创想AI 3、汇语AL助手

[大模型]BlueLM-7B-Chat Lora 微调

BlueLM-7B-Chat Lora 微调概述本节我们简要介绍如何基于 transformers、peft 等框架，对 BlueLM-7B-Chat 模型进行 Lora 微调。Lora 是一种高效微调方法，深入了解其原理可参见博客：知乎|深入浅出Lora。这个教程会在同目录下给大家提供一个 [notebook](./04-BlueLM-7B-Chat Lora 微调.ipynb) 文

[大模型]Qwen1.5-4B-Chat WebDemo 部署

Qwen1.5-4B-Chat WebDemo 部署 Qwen1.5 介绍 Qwen1.5 是 Qwen2 的测试版，Qwen1.5 是基于 transformer 的 decoder-only 语言模型，已在大量数据上进行了预训练。与之前发布的 Qwen 相比，Qwen1.5 的改进包括 6 种模型大小，包括 0.5B、1.8B、4B、7B、14B 和 72B；Chat模型在人类偏好方面的性

[大模型]Qwen1.5-7B-Chat-GPTQ-Int4 部署环境

Qwen1.5-7B-Chat-GPTQ-Int4 部署环境说明 Qwen1.5-72b 版本有BF16、INT8、INT4三个版本，三个版本性能接近。由于BF16版本需要144GB的显存，让普通用户忘却止步，而INT4版本只需要48GB即可推理，给普通用户本地化部署创造了机会。（建议使用4×24G显存的机器）但由于Qwen1.5-72B-Chat-GPTQ-Int4其使用了GPTQ量化

使用自己的数据基于SWIFT微调Qwen-Audio-Chat模型

目录使用自己的数据训练参数设置自己的数据准备语音转写任务语音分类任务开始训练不同训练方法mpddpmp + ddpdeepspeed 训练实例训练详情Qwen-Audio-Chat模型模型数据实例官方可用的数据由内部函数处理为指定格式训练好的模型测试使用自己的数据官方参考文档：这里训练参数设置训练时去掉参数： --dataset aishell1-min

zotero7+Chat GPT实现ai自动阅读论文

关于这一部分的内容我在哔哩哔哩上发布了视频教程视频链接见： zotero7+GPT AI快速阅读文献_哔哩哔哩_bilibili 相关下载的官方链接如下： 1、zotero7 测试版官方下载链接： https://www.zotero.org/support/beta_builds 2、 InfiniCLOUD 云盘配置链接： https://infini-cloud.net/en/