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大语言模型基础及Intel Extension for Transformers部署实践-LabGuide-long

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简介：
本LabGuide深入讲解大语言模型的基础知识，并提供详细的实战教程，介绍如何利用Intel Extension for Transformers高效部署Transformer模型。适合希望深入了解和实操的大数据与AI爱好者。 大语言模型基础与Intel Extension for Transformers部署实践指南

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  • 大语言模型基础及Intel Extension for Transformers部署实践-LabGuide-long
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    本LabGuide深入讲解大语言模型的基础知识，并提供详细的实战教程，介绍如何利用Intel Extension for Transformers高效部署Transformer模型。适合希望深入了解和实操的大数据与AI爱好者。 大语言模型基础与Intel Extension for Transformers部署实践指南
     
  • Pytorch版Transformers语言模型源码
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    本项目提供了基于PyTorch框架实现的Transformer模型代码，适用于自然语言处理任务。包含了预训练及微调示例，便于研究与开发。 transformers_test.py 这个文件包含了网络和训练测试代码，其中的代码是主要部分，其他的是辅助或没用的代码。
     
  • 大型语言模型：从理论到实践
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    本书深入浅出地介绍了大型语言模型的基本原理与应用实践，涵盖理论基础、技术架构及实际案例分析，旨在帮助读者全面理解并掌握该领域的核心知识。 大规模语言模型（Large Language Models, LLM）是一种包含数百亿参数的深度神经网络构建的语言模型，通过自监督学习方法在大量无标注文本上进行训练。从2018年起，Google、OpenAI、Meta、百度、华为等公司和研究机构相继发布了包括BERT和GPT在内的多种模型，并且这些模型在几乎所有自然语言处理任务中都表现出色。特别是2019年后大模型增长迅速，在ChatGPT于2022年11月发布后，更是引起了全球范围内的广泛关注。用户可以通过自然语言与系统进行交互来完成包括问答、分类、摘要生成、翻译和聊天在内的各种任务。大型语言模型展现了强大的世界知识掌握能力和对语言的理解能力。
     
  • 基于Ollama的本地部署语言问答大模型（含文档）
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    本项目提供了一种在本地环境中运行的语言问答大模型解决方案，采用Ollama平台，并附带详细文档指导安装与使用。 基于Ollama本地部署语言问答大模型（含文档）。
     
  • 编程语言的基础实践（Robert Harper）Practical Foundations for Programming Lan...
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    《编程语言的基础实践》由罗伯特·哈珀撰写，深入浅出地介绍了编程语言的设计与实现原理，为计算机科学专业的学生和研究人员提供了宝贵的学习资源。 这段文字介绍了各种编程语言概念，并通过分析和技术实现，在实践中对其进行了统一且仔细的解释。这种介绍对于理解编程语言非常有帮助。
     
  • 基于CIFAR10数据集的Vision Transformers算法训练-大型模型实践项目.zip
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    本项目为基于CIFAR10数据集进行Vision Transformers（ViT）算法训练的实践操作，旨在探索大型模型在图像分类任务中的性能与应用。包含模型架构设计、训练流程及评估方法。 基于CIFAR-10数据集训练Vision Transformers算法的大模型项目实战。
     
  • 2024年大语言模型理论与实践PDF
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    《2024年大语言模型理论与实践》是一本全面介绍当前大语言模型领域的最新进展、技术原理及应用实践的专业书籍。 语言模型（Language Model, LM）的目标是计算词序列W1W2...Wm的概率P(W1W2...Wm)，即确定给定的词序列作为一个句子出现的可能性。 GPT的任务可以看作是一个文字接龙游戏，它根据已有的文本生成一个符合人类书写习惯和统计规律的下一个合理内容。这种“合理性”是基于数十亿个网页、数字化书籍等大量人类撰写的内容所总结出来的模式来推测接下来可能出现的文字。
     
  • 利用FastAPI部署BERT的情感分析模型：结合Face和PyTorch Transformers实现...
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    本项目展示如何使用FastAPI将基于PyTorch与Transformers库的BERT情感分析模型部署为RESTful API，并集成Face数据增强功能，提升模型性能。 使用FastAPI部署用于情绪分析的BERT模型可以将预训练的BERT模型作为REST API进行情感分析演示版。该模型经过训练，可以根据Google Play上的应用评论对自定义数据集上的情绪（消极、中立和积极）进行分类。 这是向API发送请求的一个示例： ``` http POST http://127.0.0.1:8000/predict text=Good basic lists, i would like to create more lists, but the annual fee for unlimited lists is too out there ```
     
  • 实战大型语言模型
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    实战大型语言模型是一系列深入探讨和实践如何运用现代大规模预训练语言模型解决实际问题的文章或课程。它涵盖了从基础理论到高级应用的各种内容，旨在帮助学习者掌握最前沿的技术并应用于具体场景中。 《Hands on Large Language Models》是由杰伊·阿拉姆玛和马尔滕·格罗滕多斯特合著的一本书籍。这本书深入介绍了大型语言模型的相关知识和技术，并提供了丰富的实践指导，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
     
  • 关于大型语言模型实验报告撰写的实践.zip
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    本资料为一份有关大型语言模型实验报告撰写的实际操作文档，包含了从实验设计到数据分析、报告书写的全过程指导。 大型语言模型的实验报告撰写实验.zip 这段文字描述的内容是一个关于大型语言模型实验报告撰写的文件名。根据要求去除了所有不必要的联系信息后，内容简化为上述表述。原文中没有具体提及任何联系方式或网址，因此无需额外标注或解释。