hugging face 微调deepseek
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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手把手教你如何对 DeepSeek R1 进行高效微调
DeepSeek R1 微调全流程解析,让模型更适配你的需求
从入门到精通:DeepSeek R1 微调的详细攻略与技巧
解锁 DeepSeek
在对 deepseek-r1-llama-8b(即 deepseek r1)模型进行微调时,需注意一个问题:若无法正常连接 Hugging Face 平台,将无法下载该模型文件及所需的训练数据集,这会对后续操作造成阻碍。 为方便大家顺利开展工作,...
解锁 DeepSeek R1 的全部潜力,通过微调其推理任务.pdf
为了微调 DeepSeek R1,用户需要一系列深度学习和模型优化工具,包括 Hugging Face、PyTorch、Weights and Biases 和 Unsloth。这些工具能够简化微调过程,并确保微调后的模型在特定应用中表现出高效能。在微调过程...
DeepSeek Coder 2开源编码模型.pdf
作为一个开源模型,DeepSeek-Coder-V2可通过Hugging Face和DeepSeek AI的GitHub仓库轻松访问开发者社区。这种可访问性鼓励社区使用、反馈和合作,促进持续改进和创新的环境。DeepSeek-Coder-V2的开源特性确保该模型...
Deepseek 8b 模型:助力金融推理的精细智能工具
您可在 Hugging Face Hub 获取该模型,它是基于 unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 模型、针对金融任务微调后的版本,微调过程采用 LoRA(低秩自适应)与 unsloth 工具。 通过在专属金融数据集上微调,提升基础...
深度解析:用于金融推理场景的精细 Deepseek 8b 模型优势与应用潜力
abhi9ab/DDeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-finance-v1是基于unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B模型,经微调得到的适用于金融任务优化版本,可在Hugging Face Hub上获取。 该模型采用LoRA(低秩自适应)微调方法,...
本地运行 OpenChat 和 Zephyr – 它们与 DeepSeek R1 的比较.pdf
至于DeepSeek R1,目前还没有简单的pip安装方式,需要通过Hugging Face或者API推理进行访问。 在性能考虑和基准方面,模型的性能因硬件配置、量化级别和具体实现选择的不同而有差异。当比较这些模型时,需要考虑到...
新的开源AI编码助手DeepSeek发布.pdf
DeepSeek的开源模型在Hugging Face和LM Studio等平台可以轻松获取,便于用户集成使用。此外,模型的设计使其能够在4K窗口大小的序列中准确预测下一个标记,输出更细致、更关注上下文的内容。它还经过20亿个标记的...
代码生成基于DeepSeek模型的C语言实验报告助手设计:融合RLCF调优与执行反馈的智能编程辅助系统开发
适合人群:具备一定深度学习与自然语言处理基础,熟悉PyTorch和Hugging Face生态,正在进行或计划开展AI+教育类毕业设计的研究生或高年级本科生。; 使用场景及目标:①提升代码生成模型在特定领域(如高校C语言实验...
DeepSeek:基于深度学习的智能搜索项目基础教程
Hugging Face Transformers用于加载和微调预训练语言模型,Elasticsearch作为搜索引擎后端,负责高效存储和检索数据。同时,Flask用于构建简单的Web接口,便于用户与系统进行交互。 搭建DeepSeek系统需要按照一定的...
深度学习基于DeepSeek模型的毕业设计实践:自然语言处理任务中的训练调优与代码实现方案
通过自然语言处理、代码生成、问答系统等多个应用场景的分析,结合PyTorch与Hugging Face Transformers库的完整代码实现,展示了从数据加载、模型训练到性能评估的全流程,涵盖数据集构建、训练循环设计、验证机制及...
DeepSeek技术深度解析:下一代AI模型的功能、应用与使用方法全揭秘
如果需要实现定制化的功能,开发者还可以使用特定的数据集和Hugging Face的Trainer API对模型进行微调。整体而言,DeepSeek以其实用性、灵活性和易用性为不同背景的使用者提供了便捷的AI模型使用经验。 随着技术的...
我与朋友开展附带项目:从 deepseek-r1 生成孟加拉国合成数据以用于模型设计
希望更多人了解该数据集,用其微调模型并发布到Hugging Face,无需提及我们的工作,只需积极创建更多模型,若有可能,也可补充相关数据集。 此外,本人通常不在公开场合发表政治观点,但加沙局势令人心碎,忍不住在...
新的 Qwen-2.5 Max 开源 AI 超越 Deepseek 和 OpenAI.pdf
它可以通过Hugging Face Spaces和阿里云API进行访问,显示了阿里巴巴对于开源AI技术的承诺,并为开发者和研究人员提供了先进的AI工具,而无需受到专有系统的限制。此外,该模型还促进了AI社区内的合作,并鼓励了开源...
人工智能2024中国开源开发者报告:大模型技术演进与开源生态发展全景分析
阅读建议:本报告数据详实、视角多元,建议结合自身技术领域重点阅读相关章节,关注OSS Compass生态评估、Gitee平台数据及典型案例分析,同时跟踪Hugging Face、Dify、KTransformers等代表性项目,以深化对开源AI...
2025谷歌Gemma 3技术报告全文:27B版超过DeepSeek V3.pdf
所有Gemma 3模型已向社区开源发布,提供了包括Hugging Face、Ollama和Kaggle在内的多种资源链接供研究者访问和使用。 Gemma 3作为Google Deepmind在语言模型领域的重要进展,不仅在技术上实现了多项突破,更为未来...
自托管AI Starter Kit是一个开放的docker编写模板,可以快速引导功能齐全的本地AI和低代码开发…
安装时,先下载开源LLMs工具,安装后运行并访问http://localhost:11434,再从Ollama Models选模型(建议先试llama3.2:3b或deepseek-r1),也可去Models-Hugging Face选高级模型或自定义微调,还可参考extractum ...
SDH MSTP OTN PTN IPRAN传输网络设备
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 SDH、MSTP、OTN、PTN以及IPRAN是通信领域中广泛应用的几种传输网络技术。这些技术各自展现出独特的特性与适用环境,在现代通信网络中占据着关键地位。接下来将对这些技术进行详尽的阐述,并解析它们之间的差异和关联。SDH(Synchronous Digital Hierarchy,同步数字系列)是一种在电信领域得到普遍应用的传输网络技术。它基于固定的线路速率,构建了一个层次化的数字传输体系,其核心功能涵盖信号的复用、解复用、交叉连接以及保护恢复等方面。SDH网络运用TDM(时分复用)技术,非常适合承载对实时性要求较高的业务,如语音等。SDH的标准由ITU-T制定,其基础速率等级包含STM-1(155Mbps)、STM-4(622Mbps)、STM-16(2.5Gbps)、STM-64(10Gbps)等。SDH网络能够确保业务的透明传输,但同时对网络设备和协议的要求较高,导致设备成本也相对较大。MSTP(Multi-Service Transport Platform,多业务传输平台)是SDH技术的一种发展,它在传统的SDH平台基础上增加了对分组数据业务的支持,能够同时处理TDM、以太网等多种业务类型。MSTP保留了SDH的技术优势,例如卓越的网络保护能力,同时融合了分组交换的灵活性,使得网络运营商可以更有效地利用现有资源,支持更多样化的业务类型。OTN(Optical Transport Network,光传送网)是一种基于波分复用技术(WDM)的光层网络,其出现主要是为了克服传统SDH技术在传输高速数据业务时存在的带宽限制。OTN架构提供了一种在光层面上的封装方法,例...
风力涡轮机系统与压缩空气储能联合运行的建模与实验研究(Matlab代码实现)
风力涡轮机系统与压缩空气储能联合运行的建模与实验研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕风力涡轮机系统与压缩空气储能联合运行的建模与实验展开研究,利用Matlab进行仿真代码实现,重点探讨了两者协同工作的动态特性、能量转换效率及系统稳定性。研究构建了完整的联合系统数学模型,涵盖风力发电的随机性处理、压缩空气储能的充放电控制策略,并通过仿真实验验证了该集成系统在提升可再生能源消纳能力和电网调峰能力方面的有效性。文中还分析了不同工况下的系统响应,提出了优化能量管理的控制算法,为高比例新能源接入背景下的储能协同运行提供了技术参考和实践依据。; 适合人群:具备一定电力系统、新能源技术及Matlab仿真基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事风电、储能系统集成与优化控制相关研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于科研项目中对风储联合系统建模与仿真方法的学习与复现;②为实际工程中压缩空气储能与风电协同控制策略的设计提供理论支持和技术验证手段;③支撑学术论文撰写、课题申报及实验平台搭建。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析模型构建流程,重点关注能量管理策略与控制逻辑的实现细节,同时可参考文中仿真实验设置自行调试与拓展,以深化对系统动态行为的理解。
8FSK调制解调+扩频解扩通信链路matlab误码率仿真【包括程序,中文注释,程序操作和讲解视频】
1.版本:matlab2022b。 2.包含:程序,中文注释,程序讲解和操作视频。 3.领域:8FSK+扩频解扩 4.仿真效果:仿真效果可以参考博客同名文章《8FSK调制解调+扩频解扩通信系统matlab误码率仿真》 5.内容:8FSK调制解调+扩频解扩通信系统matlab误码率仿真。8FSK是一种最基本的数字调制技术,它通过改变载波的幅度来传递数字信息。在8FSK调制中,用载波的存在表示二进制数字 “1”,载波的不存在表示二进制数字 “0”。本程序生成随机的二进制信息序列,首先进行扩频,然后对扩频的数据进行8FSK调制,得到调制信号,然后将调制信号通过AWGN信道,添加高斯白噪声。对接收到的信号,先8FSK解调,恢复出二进制数据,然后进行解扩,最后统计误码比特数,计算误码率。 6.注意事项:注意MATLAB左侧当前文件夹路径,必须是程序所在文件夹位置,具体可以参考视频录。
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