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大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-483882.html
本文主要介绍了Vicuna本地部署的实战方案，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。
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大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的
FastChat 是一个开放平台，用于训练、服务和评估基于大型语言模型的聊天机器人。核心功能包括： 最先进模型（例如，Vicuna）的权重、训练代码和评估代码。 具有 Web UI 和 OpenAI 兼容 RESTful API 的分布式多模型服务系统。 Fastchat项目持续更新中，后续还未跟进，有兴趣请参看项
1.msvcp140.dll丢失的解决方方法 进入电脑的程序和功能只要是像下面图片的全部点击修复或者重新安装再或者从网上下载缺少的vc运行库文件放进自己的 C:WindowsSystem里， 您的系统是64位的请将文源件复制到 C:WindowsSysWOW64 目录。 2.由于llama运行旧的模型需要的版本和llama的版
LLMs之Vicuna：在Linux服务器系统上实Vicuna-7B本地化部署(基于facebookresearch的GitHub)进行模型权重合并(llama-7b模型与delta模型权重)、模型部署且实现模型推理全流程步骤的图文教程(非常详细) 导读 ：因为Vicuna的训练成本很低，据说只需要$300左右，所以，还是有必要尝试本地化部署
有人做了windows下的脚本放到github上了，直接运行就可以了。我在本机试了一下13B的模型能运行，但生成速度非常慢，回复一个问题基本上要花5分钟以上的时间。我的机器配置 3900X 32G内存。 https://github.com/mps256/vicuna.ps1
随着ChatGPT的火热，科技公司们各显神通，针对大语言模型LLM通常需要极大的算力支持，且没有开源，阻碍了进一步的研究和应用落地。受 Meta LLaMA 和 Stanford Alpaca 项目的启发，来自加州大学伯克利分校、CMU、斯坦福大学和加州大学圣地亚哥分校的成员，共同推出了一个 Vicun
对于Spark，网上涉及到Windows平台搭建的资料不多。大多资料不全，而且很少说明注意事项，存在一定的挖坑行为。对于不是很熟悉spark环境搭建过程，但是又非常想在自己的电脑上搭建一个本地环境的小伙伴来说存在一定的绕路行为。本文借鉴了网上大部分的资料，在整理集
月黑见渔灯，孤光一点萤。微微风簇浪，散作满河星。小伙伴们好，我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编：卖钢丝球的小男孩。今天这篇小作文主要介绍Vicuna模型、基于官方模型13B模型部署服务及对话实测。 更多、更新文章欢迎关注 微信公众号 ： 小窗幽记机器学习
目录 检查电脑环境 下载开源项目 配置运行环境 问题处理 基础模型下载 启动CMD命令窗。 如上图，在CMD窗口输入python命令，可查看本地安装的python版本信息等。输入exit()退出python命令行 执行where命令，可查看python安装目录。 必须安装Python3.10.6，因为stable-diffusion-webui的一些依
Whisper 是一种通用语音识别模型。它是在大量不同音频数据集上进行训练的，也是一个多任务模型，可以执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别。 这里呢，我将给出我的一些代码，来帮助你尽快实现【语音转文字】的服务部署。 以下是该A
