EnhancingChatLanguageModelsbyScalingHigh-qualityInstructionalConversations 论文地址 1.导读 不少工作已经意识到ChatGPT的秘密在于将指令微调和对其微调做到了极致，是继GPT-3后的又一次大力出奇迹。这篇文章来自清华大学5月份的工作，目的在于生成高质量的指令微调数据。 2.摘要和引言 指令微调的有效性已经被多个工作验证，ChatGPT更是是其中的代表。这个工作旨在提高开源模型的性能上限，提供了一个系统设计的、多样化的、信息丰富的、大规模的教学对话数据集UltraChat。UltraChat包含150万个高质量的多...

act prompt LinuxTerminal Iwantyoutoactasalinuxterminal.Iwilltypecommandsandyouwillreplywithwhattheterminalshouldshow.Iwantyoutoonlyreplywiththeterminaloutputinsideoneuniquecodeblock,andnothingelse.donotwriteexplanations.donottypecommandsunlessIinstructyoutodoso.whenineedtotellyousomethingi...

大模型的全面回顾：AComprehensiveOverviewofLargeLanguageModels 返回论文和资料目录 论文地址 1.导读 相比今年4月的中国人民大学发表的大模型综述，这篇综述角度更侧重于大模型的实现，更加硬核，更适合深入了解大模型的一些细节。 2.介绍 下图给出了近几年开源或闭源的大模型趋势图。可以看到除了2023年闭源的大模型工作下降了，这些年的大模型不管开源，闭源，还是总量都是稳步提升。不过这篇论文还有很多大模型工作没有考虑到，例如，百川大模型、ChatGLM3和浦育大模型等等。今年以来，真实场景是百模大战！ 下图给出了作者看到近几年代表性大模型的时间轴。 ...

在深度学习中一般1个token是32个bit。 因此，计算方式如下： 总字节数=1000000000✖4=4000000000 依次转成总KB、MB、GB数=4000000000➗1024➗1024➗1024=3.725GB

大模型选择 选用了近期刚发布的ChatGLM3-6b作为基座模型，考虑想利用模型进行Chat微调后的能力，没有使用ChatGLM3-6b-Base进行改进。ChatGLM3-6b地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM3 Slurm脚本编写 slurm脚本整个可分为A+B两部分，这两部分直接拼起来就能运行，sbatchjob.slurm可以提交作业。 A部分：作业提交命令部分（1行中第2个后的内容是注释） !/bin/bash SBATCH-Jgpt_zh_en作业名 SBATCH-pA800:8使用的机器的名字，这个机器里面有gpu1和gpu2两个节点 SB...

1.查看gpu （最好像下面这样代码里输出看下，nvidia-smi里gpu编号有时候对不上的） importtorch 检查CUDA是否可用 iftorch.cuda.is_available(): 获取GPU设备数量 device_count=torch.cuda.device_count() 列出可用的GPU设备 foriinrange(device_count): print(f"GPU{i}:{torch.cuda.get_device_name(i)}") else: print("CUDAisnotavailable.NoGPUdevicesfound.") 输出结果 ...

Python的os库是一个强大的库，用于与操作系统进行交互。它提供了许多功能，包括文件和目录管理、环境变量访问以及执行系统命令。在本篇博客中，我们将列举20个os库的常用命令，并为每个命令提供示例。 0.合并路径 os.path.join()方法的主要作用是将多个路径组合成一个完整的文件路径。这在操作文件和目录时特别有用，因为不同的操作系统使用不同的路径分隔符，例如在Windows中使用反斜杠（\），而在Unix/Linux和macOS中使用正斜杠（/）。os.path.join()方法会根据当前操作系统自动选择正确的分隔符，以确保路径的正确性。 importos path=os.pat...

python输出当前的IP地址 importsocket print(socket.gethostbyname(socket.getfqdn(socket.gethostname())))

sourceactivatemy_env和condaactivatemy_env有什么区别 sourceactivate和condaactivate是两个不同的命令，用于在Conda环境中激活特定的虚拟环境。它们的区别在于它们分别适用于不同版本的Conda。 sourceactivate：sourceactivate是在Conda的旧版本（Conda4.3以及更早的版本）中使用的方式。它用于激活（进入）一个特定的Conda虚拟环境，使您可以在该环境中运行安装的软件包。使用示例：sourceactivatemy_env，其中my_env是虚拟环境的名称。 condaactivate：conda...

情况描述 现在有一个程序，通过提交作业的方式在集群的计算节点C上运行，运行后给了一个web的地址,如下图所示 然而，在自己电脑A上只能访问集群的管理节点B，无法直接访问计算节点。管理节点可以访问计算节点，计算节点无法访问自身外的网络。 解决办法 ssh-L打算在自己电脑上访问的端口:计算节点上IP:计算节点应用给出的端口登录管理节点的用户@管理节点B的IP地址 在自己电脑的cmd里输入下面的命令： ssh-L8888:10.10.10.10:8501stu52275901023@11.11.11.11 之后在自己电脑上浏览器上输入： 0.0.0.0:8888 即可访问。

怎么推算max_step和epoch之间关系，例如多少step一个epoch max_step（最大训练步数）和epoch（轮次）之间的关系取决于您的训练流程和超参数设置。通常情况下，一个step通常表示对一个batch的训练，而epoch则表示一次完整的数据集训练。因此，它们之间的关系可以用以下方式估算： max_step与epoch的关系：通常，您可以通过以下公式估算max_step与epoch的关系： max_step=(总训练样本数/batch_size)num_epochs 其中，总训练样本数是您的训练数据集中的样本总数，batch_size是每个batch的大小，num_ep...

WindowsPackageManager(winget)：winget是微软推出的包管理工具，可以在Windows10及更高版本上使用。你可以使用winget来搜索、安装、更新和卸载应用程序。例如，要安装一个应用程序，你可以运行： wingetinstall应用程序名称 实测： 所以，如果你在Windows上需要安装、更新或卸载软件包，建议使用Chocolatey或winget，而不是apt命令，因为apt是专门为Linux系统设计的包管理工具。

大型神经网络计算中使用KVCache（Key-Value缓存）的概念主要涉及于注意力机制（self-attentionmechanism），通常用于Transformer架构中。KVCache的目的是为了减少计算复杂性，提高效率，并节省计算资源。这涉及到Transformer的推理（inference）阶段，而不是训练（training）阶段。 在Transformer中，自注意力机制的操作包括Q（Query）、K（Key）和V（Value）的计算。这三者用于计算注意力分布以权衡不同位置的输入信息。在推理阶段，Q矩阵通常是由模型输入计算得出的，因此每次输入都不同，而K和V矩阵是通过编码器部分...

在本地已经有代理服务器的情况下，输入 sethttp_proxy=http://127.0.0.1:10809 sethttps_proxy=http://127.0.0.1:10809

提交作业（需要先编写好slurm文件） sbatchjob_name.slurm 查看作业结合作业步状态 squeue 查询队列和节点状态 sinfo 3.显示运行的或已完成作业或作业步的记账信息 sacct 4.slurm文件编写常见参数

NextGPT模型整体结构 项目地址论文地址 模型示意图 使用模型时示意图

docker命令实例 实例1 dockerbuild-tlinksoul/chinese-llama2-chat. 实例2 dockerrun--gpusall--ipc=host--ulimitmemlock=-1--ulimitstack=67108864--rm-it-v`pwd`/LinkSoul:/app/LinkSoul-p7860:7860linksoul/chinese-llama2-chat 实例3 dockerrun-it-p7860:78608c63ca905594/bin/bash 实例4 sudodockerrun--gpusall--ipc=...

一般来说使用apt安装软件，必须要有root权限，因为apt安装时需要写/usr/bin，/usr/lib，/usr/share等目录，而这些目录只有root用户(或有sudo权限)才有写入权限的。所以要另辟蹊径，换种安装方式。 首先下载包 apt-getdownloadyour-package-name 安装到本地 dpkg-xyour-package.debyour-dir 之后一般会在指定目录下产生usr/bin/目录 添加路径到.bashrc文件 vim/.bashrc输入i进入编辑模式 exportPATH=$PATH:/your_dir/usr/bin/在....

模型代码地址 """PyTorchChatGLMmodel. ChatGLMModel模型结构(假设输入X大小为3x5)转载自： (embedding)Embedding(转置后5x3x4096) word_embeddings:Embedding(65024,4096) (rotary_pos_emb)RotaryEmbedding() (encoder)GLMTransformer (layers)ModuleList 0-27:28xGLMBlock (input_layernorm)RMSNorm()(输入输出大小:5x3x4096) (self_attention)SelfAtt...

项目地址 !/usr/bin/envpython coding=utf-8 """ Fine-tuningthelibrarymodelsforsequencetosequence. 下面给出了一个命令行运行微调main.py的例子 1.激活环境 2.执行torchrun --standalone这个标志指定使用“standalone”模式运行分布式训练。这意味着它不依赖于任何特定的集群管理器（如Slurm、Kubernetes等）。这通常是本地运行或简单的分布式设置的选择。 --nnodes=1这指定了参与分布式训练的节点（或机器）的数量。在这个例子中，它被设置为1，意味着只有一个节...