AI
大模型应用设计与实现指南
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1. 直接使用大模型面临的问题 输出不稳定性 生成式 AI 的特点之一,输出结果的多样性。同样一个问题,问大模型多次,可能会得到不同的答案。 这种输出的不确定性,在对话、创作场景下,会给用户带来惊喜。但在确定性要求比较高的场景下,大模型进入不了采纳阶段。 数

OpenAI Vs Azure OpenAI API
· ☕ 2 分钟
由于定价和限制会随时间变化,本文仅供撰写当前时间参考。 1. 术语 RPM (requests per minute) 每分钟请求次数 RPD (requests per day) 每天请求次数 TPM (tokens per minute) 每分钟 Token 数 TPD (tokens per day), 每天 Token 数 在 https://platform.openai.com/tokenizer 可以根据文本查询对应的 token 数。在 https://github.com/openai/tiktoken/blob/main/tiktoken/model.py 可以发现 text-embedding-ada-002 与 gpt-3.5、gpt-4 的词表都是 cl100k_bas

大模型部署工具 llama.cpp
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1. 大模型部署工具 llama.cpp 大模型的研究分为训练和推理两个部分。训练的过程,实际上就是在寻找模型参数,使得模型的损失函数最小化,推理结果最优化的过程。训练完成之后,模型的参数就固定了,这时候就可以使用模型进行推理,对外提供服务。 llama.cpp 主要解决的是推理过程

transformers 库的使用
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transformers 是由 Hugging Face 开发的 Python 库,用于在自然语言处理(NLP)任务中使用和训练预训练的 Transformer 模型。它提供了许多强大的工具和功能,使得处理文本数据和构建 NLP 模型变得更加容易。该库广泛应用于各种 NLP 任务,如文本分类、命名实体识别、问答、文本生成等。 1. transformers 中的 pipeline pipeline 提供

HuggingFace 的模型和数据操作
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HuggingFace 通过提供共享模型 model、数据集 dataset、在线托管 space 等服务,为 AI 研究人员和开发者提供了一个完整的生态。本篇文章将介绍如何使用 HuggingFace 的模型和数据集。 1. 模型操作与使用 1.1 自定义存储目录 1 export HF_HOME=/Volumes/Data/HuggingFace 否则默认在 ~/.cache/huggingface 目录下。 1.2 模型的下载 第一种方法,页面上