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如果借用大模型进行本地训练

回答

借用大模型进行本地训练的相关内容如下：

对于 SDXL 大模型：

  1. 模型组成：分为两个部分，base+refiner 是必须下载的，base 用于文生图操作，refiner 用于细化生成的模型以获得更丰富的细节；还有一个配套的 VAE 模型用于调节图片的画面效果和色彩。
  2. 下载途径：三个模型的下载链接可关注公众号【白马与少年】，回复【SDXL】获取。
  3. 部署步骤：首先在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。然后将 base 和 refiner 放在“……\sd-webui-aki-v4.2\models\Stable-diffusion”路径下，vae 放在“……\sd-webui-aki-v4.2\models\VAE”路径下。完成后启动 webUI 即可在模型中看到 SDXL 模型。
  4. 使用方法：先在文生图中使用 base 模型，填写提示词和常规参数，尺寸可设为 1024*1024 进行生成。

部署和训练自己的大模型的主要步骤：

  1. 选择合适的部署方式，包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等，根据自身的资源、安全和性能需求选择。
  2. 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。
  3. 选择合适的预训练模型作为基础，如开源的预训练模型 BERT、GPT 等，也可自行训练一个基础模型。
  4. 针对目标任务进行模型微调训练，根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。
  5. 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，对部署的模型进行在线调试和性能优化。
  6. 注意安全性和隐私保护，大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。

对于基于百川大模型的训练： 选择 Baichuan2-7B-Chat 模型作为底模，配置模型本地路径和提示模板。在 Train 页面里，选择 sft 训练方式，加载定义好的数据集 wechat 和 self_cognition。学习率和训练轮次非常重要，需根据数据集大小和收敛情况设置。使用 FlashAttention-2 可减少显存需求、加速训练速度。显存小的朋友可减少 batch size 和开启量化训练，内置的 QLora 训练方式好用。需要用到 xformers 的依赖，显存占用 20G 左右，需耐心等待。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

【SD】向未来而生，关于SDXL你要知道事儿

SDXL的大模型分为两个部分：第一部分，base+refiner是必须下载的，base是基础模型，我们使用它进行文生图的操作；refiner是精炼模型，我们使用它对文生图中生成的模型进行细化，生成细节更丰富的图片。第二部分，是SDXL还有一个配套的VAE模型，用于调节图片的画面效果和色彩。这三个模型，我已经放入了云盘链接中，大家可以关注我的公众号【白马与少年】，然后回复【SDXL】获取下载链接。想要在webUI中使用SDXL的大模型，首先我们要在秋叶启动器中将webUI的版本升级到1.5以上。接下来，将模型放入对应的文件夹中，base和refiner放在“……\sd-webui-aki-v4.2\models\Stable-diffusion”路径下；vae放在“……\sd-webui-aki-v4.2\models\VAE”路径下。完成之后，我们启动webUI，就可以在模型中看到SDXL的模型了。我们正常的使用方法是这样的：先在文生图中使用base模型，填写提示词和常规参数，尺寸可以设置为1024*1024，进行生成。我这边使用了一个最简单的提示词“1girl”，来看看效果。生成的图片大家可以看一下，我觉得是相当不错的。

问：如何部署和训练自己的AI开源模型

根据搜索结果，以下是部署和训练自己的大模型的主要步骤：1.选择合适的部署方式本地环境部署云计算平台部署分布式部署模型压缩和量化公共云服务商部署根据自身的资源、安全和性能需求选择合适的部署方式。1.准备训练所需的数据和计算资源确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景准备足够的计算资源，如GPU服务器或云计算资源1.选择合适的预训练模型作为基础可以使用开源的预训练模型如BERT、GPT等作为基础也可以自行训练一个基础模型1.针对目标任务进行模型微调训练根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练优化模型结构和训练过程以提高性能1.部署和调试模型将训练好的模型部署到生产环境对部署的模型进行在线调试和性能优化1.注意安全性和隐私保护大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性总的来说，部署和训练自己的大模型需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

创作：基于百川大模型向微信群大佬们虚心学习

选择Baichuan2-7B-Chat模型作为底模，配置模型本地路径，配置提示模板Train页面里，选择sft训练方式，加载定义好的数据集wechat和self_cognition。其中学习率和训练轮次非常重要，根据自己的数据集大小和收敛情况来设置，使用FlashAttention-2则可以减少显存需求，加速训练速度；显存小的朋友可以减少batch size和开启量化训练，内置的QLora训练方式非常好用。需要用到xformers的依赖具体命令参数如下：显存占用20G左右，耐心等待一段时间，请神模式开启...

其他人在问
大模型训练的底层逻辑是什么
大模型训练的底层逻辑主要包括以下方面： 1. 参数数量庞大：大模型拥有从数十亿到数千亿的大量参数，这些参数在学习过程中不断调整，帮助模型更深入地理解和生成数据。 2. 多模态原理：以图片生成为例，如当前较火的 StableDiffusion 所采用的扩散模型，其训练过程是先给海量带有标注文字描述的图片逐渐加满噪点，模型学习每一步图片向量值和文字向量值的数据分布演变规律并沉淀下来。后续输入文字后，模型根据文字转化的向量指导充满噪点的图片减噪点以生成最终图片。 3. 数据依赖：大模型通过处理和理解海量数据来学习，包括文本、图像、音频等。但也存在知识局限性，如无法获取实时性、非公开或离线的数据。 4. 存在问题：大模型技术本质导致输出结果具有不可预测性，存在幻觉问题，会提供虚假、过时或通用信息，且应用时还需考虑数据安全性。
2024-09-20
国内外好用的图生视频模型
以下是一些国内外好用的图生视频模型： 可灵（国内，免费） 网址：https://klingai.kuaishou.com/ 支持文生视频、图生视频。 支持图生视频首尾帧功能。 提示词可使用中文。 文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、时长选择（5s、10s），支持 16:9、9:16、1:1 尺寸。 图生视频除了不可运镜控制以外，其他跟文生视频基本相同。 默认生成 5s 的视频。 ETNA（国内） 网址：https://etna.7volcanoes.com/ 由七火山科技开发的文生视频 AI 模型。 可以根据用户简短的文本描述生成相应的视频内容。 生成的视频长度在 8 15 秒，画质可达到 4K，最高 38402160，画面细腻逼真，帧率 60fps。 文生视频，支持中文，时空理解。 关于可灵的文生视频效果，测试者 Austin 周安鑫进行了以下测试： 1. 场景识别：包括室内和室外，如客厅的沙发、液晶电视、漂亮的波斯猫、超现实主义的蜿蜒河流、茂密森林、灿烂花海、碧绿草坪等。 2. 物体识别：涵盖静态和动态物体，如水晶球、跳动的火焰、翱翔的飞鸟、闪烁的流星、飞溅的水珠等。 3. 人物识别：包括面部和姿态，如一个人笑容灿烂、一个人惊恐愤怒，一位芭蕾舞女孩在冰面上跳舞等。 4. 动作识别：包含基本和复杂动作，如短跑运动员快速奔跑、赛车手驾驶跑车激烈漂移等。 5. 事件检测：有简单和复杂事件，如一位帅哥在喝水、外星文明和地球进行星际大战等。 6. 环境变化：涉及光线和天气，如奇幻的极光舞动变幻、城市写字楼灯光忽明忽暗、闪电交加、乌云密布、台风、大雨等。 7. 多对象场景：包括单一和多对象场景，如 1 个飞行员驾驶战斗机翱翔太空、海军指挥航母战斗群展开激烈战斗等。 8. 特殊场景：有遮挡和非标准场景，如城市大雾遮挡摩天大楼、一边是神秘海底世界，一边是梦幻糖果屋。 9. 细节检测：包含小物体和微表情，如崭新的苹果电脑屏幕上播放电影、瞳孔收缩、脸颊泛红、嘴唇微微颤抖。
2024-09-19
你自己使用的是什么模型
以下是关于模型的相关信息： 新的 gpt3.5turbo 模型针对会话进行了优化，原始的 GPT3.5 模型针对文本补全进行了优化。 用于创建嵌入和编辑文本的端点有自己的一组专用模型。 在 AI 输入框下方有一个下拉列表，允许选择要使用的模型。默认情况下，Cursor 已准备好使用的模型包括：GPT4o、GPT4、Claude 3.5 Sonnet、cursorsmall。其中，cursorsmall 是 Cursor 的自定义模型，不如 GPT4 智能，但速度更快，用户可无限制访问。您可以在 Cursor Settings > Models > Model Names 下添加其他模型。 谷歌一直在测试自己的人工智能 Bard，由各种基础模型驱动，最近是名为 PaLM 2 的模型。 Anthropic 发布了 Claude 2，其最值得注意的是有非常大的上下文窗口，与其他大型语言模型相比，不太可能恶意行事。
2024-09-19
推荐下好用的具备图像OCR能力的大模型
目前在具备图像 OCR 能力的大模型方面，一些较为知名和好用的包括百度的文心大模型、阿里云的通义大模型等。但大模型的性能和适用场景可能会因具体需求和使用场景的不同而有所差异。您可以根据自己的具体需求进一步评估和选择。
2024-09-19
AI 大模型命名 带有-instruct的含义
AI 大模型中带有“instruct”通常与指令微调相关。在大模型的训练过程中，指令微调是其中一个重要阶段。此阶段模型被训练以理解并执行具体指令，例如翻译文本等，从而能够回答问题。指令微调阶段输入的内容通常包括三个部分，如“Instruct：请你翻译下面这段话”“Input：一段英文”“Output：一段中文”。通过指令微调，模型能够更好地按照人类的期望和具体要求进行输出。
2024-09-19
你是基于哪个AI大模型的
我是 WaytoAGI 专属问答机器人，基于 Aily 和云雀大模型。 Aily 是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供了简单、安全且高效的环境，帮助企业轻松构建和发布 AI 应用，推动业务创新和效率提升。 云雀是由字节跳动研发的语言模型，通过便捷的自然语言交互，能够高效地完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。 此外，还有一些免费的大模型接口，如阿里的通义千问大模型接口，可创建 API key。智谱 AI（ChatGLM）、科大讯飞（SparkDesk）也有免费接口，但国内的大模型大多限制一定免费额度的 Token。 谷歌的 Gemini 大模型（gemini 1.5）、海外版 Coze 的 GPT4 模型是免费且能图片识别，但需要给服务器挂梯子。想使用的话，可参考张梦飞同学写的教程。 在深入了解 AI 运作原理和众多落地产品后，重新思考 AI 大模型引发的变革。此前曾有疑问，大模型与智能语音技能的 NLU 存在差异。语音技能 NLU 是通过一系列规则、分词策略等训练而成，运作逻辑规律可观测，具有 ifelse 式逻辑性。而大模型凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性形成，运作逻辑难以观测，脱离了 ifelse 的层面。
2024-09-19
如果我需要一名助手帮我运营跨境电商的线上店铺，我需要一些精准的关键词就可以训练模型吗？
训练模型来协助运营跨境电商线上店铺，仅依靠一些精准的关键词通常是不够的。模型的训练需要多方面的数据和信息，包括但不限于产品的详细描述、客户的评价和反馈、市场趋势、竞争对手的情况等。精准的关键词可以作为其中的一部分输入，但不足以全面有效地训练模型以达到理想的辅助运营效果。
2024-09-19
如何训练chatgpt
ChatGPT 的训练过程较为复杂，主要包括以下方面： 1. 数据获取：从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本，数量达数百万亿字。 2. 硬件支持：使用现代 GPU 硬件，以并行计算数千个示例的结果。 3. 训练方式： 基本概念：训练神经网络生成“类似”的文本，能够从“提示”开始，然后继续生成“类似于训练内容”的文本。 操作过程：神经网络由简单元素组成，基本操作是为每个新单词（或单词部分）生成“输入”，然后将其“通过其元素”。 4. 训练目的：不是记忆，而是学习“提问和回答的通用规律”，以实现举一反三。但可能存在混淆记忆、无法直接查看和更新所学、高度依赖学习材料等缺点，导致缺乏及时性和准确性。 5. 规模与效果：在训练中，一些文本会被重复使用多次，而其他文本只会使用一次。尽管没有根本的理论确定所需的训练数据量和网络规模，但实践中，ChatGPT 成功地从大量文本中进行了训练，其成功表明神经网络在实现基于人类语言算法内容的模型时相当有效。
2024-09-17
AI 增量训练 Lora
以下是关于 AI 增量训练 Lora 的相关知识： 参数理解： 1. 学习步数：指 AI 对每张图片的学习次数。二次元图片的 repeat 一般在 10 15，写实人物图片的 repeat 一般在 30 50，真实世界的景观场景可能要达到 100。理论上讲，图片精细度越高，学习步数越高。 2. 循环次数：AI 将所有图片按照学习步数学习一轮为一次循环，循环次数一般在 10 20 之间。次数并非越多越好，过多会导致过拟合，即画什么都和样图一样。 3. 效率设置：主要控制电脑的训练速度。可保持默认值，也可根据电脑显存微调，但要避免显存过载。 总的训练步数为：图片张数×学习步数×循环次数。 此外，沃尔夫勒姆提到人工智能是基于机器学习（通常通过神经网络实现），根据给出的示例进行增量训练，且这些示例包括大量人类生成的科学文本等，或者关于世界上发生的事情的实际经验。
2024-09-13
AI 增量训练和模型微调的区别
AI 增量训练和模型微调存在以下区别： 目的：增量训练通常是为了持续更新模型以适应新的数据和任务，而模型微调主要是为了使模型在特定的小领域数据集上针对特定任务达到更好的性能。 范围：增量训练可能涉及对模型的较大范围的更新，而微调往往集中在较小范围的参数调整。 方式：增量训练可能会对全量的模型参数进行训练，而微调存在全量微调（FFT）和参数高效微调（PEFT）两种技术路线，PEFT 只对部分模型参数进行训练，且目前在业界较为流行。 成本和效果：从成本和效果综合考虑，PEFT 是较好的微调方案。微调可以大幅提高模型在特定任务中的性能，但可能会使模型失去一些通用性。 数据使用：增量训练可能需要更多新的数据，而微调是在较小的、特定领域的数据集上进行。 如需了解更多关于微调的内容，可参考 OpenAI 官方微调教程：https://github.com/openai/openaicookbook/blob/main/examples/How_to_finetune_chat_models.ipynb
2024-09-13
大模型训练的数据形式
大模型训练的数据形式主要包括以下方面： 1. 数据来源广泛：往往来自于互联网，涵盖论文、代码以及可爬取的公开网页等。 2. 数据类型多样：包括文本、图像、音频等多模态数据。 3. 数据规模庞大：一般使用 TB 级别的数据进行预训练。 例如，对于大语言模型（LLM），通常使用 Transformer 算法，以大量的文本数据进行训练。而多模态模型，如文生图、图生图等模型，则使用图文或声音等多模态的数据集进行训练。
2024-09-13
有什么可以进行自动化ppt创作的工具吗
以下是一些可以进行自动化 PPT 创作的工具： 1. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能，有助于提高文档编辑效率。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 2. MindShow 3. 爱设计 4. 闪击 5. Process ON 6. WPS AI 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路来完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》 选择合适的工具并非一成不变，而是要根据自己的实际需求进行调整。试用和体验总比盲目跟风更为明智。在 AI 的时代，它不仅是一种技术，更是一种办公的革新和思维的升级。AI 赋能办公已经势在必行！
2024-09-19
如要学习使用AI，主要的用法是输入文字生成图片，再进一步生成中短视频，应该使用哪些工具，如何进行？
如果您想学习使用 AI 输入文字生成图片，再进一步生成中短视频，可以使用以下工具和按照以下步骤进行： 工具： 1. ChatGPT（https://chat.openai.com/）+ 剪映（https://www.capcut.cn/）：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映根据脚本自动分析出视频所需场景、角色、镜头等要素，并生成对应素材和文本框架，实现从文字到画面的快速转化。 2. PixVerse AI（https://pixverse.ai/）：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。 3. Pictory（https://pictory.ai/）：AI 视频生成器，用户提供文本描述即可生成相应视频内容，无需视频编辑或设计经验。 4. VEED.IO（https://www.veed.io/）：提供 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划视频内容。 5. Runway（https://runwayml.com/）：能将文本转化为风格化的视频内容，适用于多种应用场景。 制作流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2024-09-18
Ai生成漫画，进行商业，会侵权吗
在进行 AI 生成漫画的商业活动时，是否侵权需要具体分析。以下是一些相关要点： 作品价值开发：公开发表在网络平台、在展馆陈列、与商业合作创建品牌等，要注意保留相关材料，如发表平台的账号、上传时间、商业合作合同等。 发现受到侵权后的维权流程： 1. 先核实他人是否获得合法授权或存在合法使用的情形，确定是否侵权。 2. 保留对方侵权行为的证据，可以通过截图、视频、公证等方式收集。 3. 直接联系他人或采取律师函通知等方式告知对方侵权行为。 4. 联系后与对方进一步沟通和协商，将损失尽量减少到最小。 5. 向有关部门投诉或向人民法院起诉，申请第三方介入来解决侵权争端。 6. 让侵权方承担停止侵权、消除影响、赔偿损失的责任。
2024-09-14
国内进行财务数据分析的AI工具有哪些
以下是国内可用于财务数据分析的 AI 工具： 1. GitMind：免费的跨平台 AI 思维导图软件，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内的思维导图+AIGC 工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线 AI 思维导图工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路、生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求后由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，有助于提升生产力。 需要注意的是，这些工具并非专门针对财务数据分析，但在某些情况下可能对财务数据的整理和分析有所帮助。在选择工具时，您应根据具体需求，考虑其是否支持所需的功能、与其他相关软件的兼容性等因素。
2024-09-13
为审计人员利用大模型本地化部署进行数据分析的电脑如何配置
对于审计人员利用大模型本地化部署进行数据分析的电脑配置，以下是相关建议： 生成文字大模型： 最低配置：8G RAM + 4G VRAM 建议配置：16G RAM + 8G VRAM 理想配置：32G RAM + 24G VRAM（如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型） 生成图片大模型（比如跑 SD）： 最低配置：16G RAM + 4G VRAM 建议配置：32G RAM + 12G VRAM 生成音频大模型： 最低配置：8G VRAM 建议配置：24G VRAM 需要注意的是，最低配置运行速度可能非常慢。另外，对于 SDXL 的大模型，分为两个部分： 第一部分，base + refiner 是必须下载的，base 是基础模型，用于文生图操作；refiner 是精炼模型，用于对生成的模型进行细化，生成细节更丰富的图片。 第二部分，还有一个配套的 VAE 模型，用于调节图片的画面效果和色彩。 想要在 webUI 中使用 SDXL 的大模型，首先要在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。接下来，将模型放入对应的文件夹中，base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下；vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。完成之后，启动 webUI，就可以在模型中看到 SDXL 的模型。
2024-09-12
最为审计人员利用大模型本地化部署在电脑上进行数据分析，电脑如何配置
对于审计人员利用大模型本地化部署在电脑上进行数据分析，电脑配置需要考虑以下方面： 模型选择与下载： SDXL 大模型分为 base+refiner 两个必须下载的部分，base 是基础模型用于文生图操作，refiner 是精炼模型用于细化生成的模型，还有一个配套的 VAE 模型用于调节图片效果和色彩。您可以关注公众号【白马与少年】，回复【SDXL】获取下载链接。 除了上述模型，还可在 Civitai（C 站）https://civitai.com/ 寻找更多模型。使用 C 站时需科学上网，点击右上角筛选按钮找到所需模型类型，如 Checkpoint=大模型、LoRA=Lora，看到感兴趣的模型点击下载保存到电脑本地。 模型存放路径与使用： 将下载的模型放入对应文件夹，base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下，vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。启动 webUI 后可在模型中看到 SDXL 模型。 硬件配置需求： ChatGLM6B 模型：模型文件下载至本地需要 15 GB 存储空间。量化等级不同，对 GPU 显存要求不同，如 FP16（无量化）最低 GPU 显存（推理）需 13 GB，高效参数微调需 14 GB；INT8 推理需 8 GB，高效参数微调需 9 GB；INT4 推理需 6 GB，高效参数微调需 7 GB。 MOSS 模型：模型文件下载至本地需要 70 GB 存储空间。FP16（无量化）最低 GPU 显存（推理）需 68 GB。 Embedding 模型：默认选用的约占用显存 3GB，也可修改为在 CPU 中运行。
2024-09-12