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标题：快速入门指南：使用timm进行模型训练的开端 导读：本文旨在帮助开发人员快速了解如何将timm集成到模型训练流程中。首先，您需要安装timm。接下来，我们将通过示例代码演示如何加载预训练模型、列出具有预训练权重的模型、微调预训练模型、以及如何使用预训练模型进行特征提取、图像增强和推理。让我们一起开始这个令人兴奋的旅程吧！ 正文：快速入门本快速入门指南旨在帮助开发人员快速了解如何将timm集成到他们的模型训练流程中。在开始之前，您需要先安装timm。有关安装的详细信息，请参阅安装指南。 加载预训练模型通过create_model()函数可以加载预训练模型。下面的示例展示了如何加载预训练的mobilenetv3_large_100模型。 需要注意的是，默认情况下返回的PyTorch模型处于训练模式，如果要进行推理，需要调用.eval()方法将其设置为评估模式。 列出具有预训练权重的模型要列出timm中打包的具有预训练权重的模型，可以使用list_models()函数。如果指定pretrained=True，该函数将只返回具有预训练权重的模型名称。 您还可以使用特定模式来列出名称中包含特定字符串的模型。 微调预训练模型要微调任何预训练模型，只需更改分类器（即最后一层）即可。 如果要在自己的数据集上进行微调，请编写一个PyTorch训练循环或调整timm的训练脚本以使用自己的数据集。 使用预训练模型进行特征提取在不修改网络结构的情况下，可以使用model.forward_features(input)来替代通常的model(input)方法，对任何模型进行特征提取。这将跳过头部分类器和全局池化操作。有关更详细的使用timm进行特征提取的指南，请参阅特征提取部分。 图像增强为了将图像转换为模型接受的有效输入，可以使用timm.data.create_transform()函数，并提供模型期望的输入尺寸。这将返回一个通用的变换对象，其中包含了一些合理的默认设置。 预训练模型在训练时应用了特定的数据转换。如果您在图像上使用错误的转换，模型将无法理解所见的图像！要了解给定预训练模型使用了哪些转换，可以查看其预训练配置。 您可以使用timm.data.resolve_data_config()函数来解析与数据相关的配置。 使用预训练模型进行推理下面，我们将结合前面的内容，使用预训练模型进行推理。首先，我们需要一张图片作为输入。我们从网络上加载一张叶子标题：快速入门指南：timm模型训练的开端 导读：本文将带您快速了解如何将timm集成到模型训练流程中。从安装timm开始，到加载预训练模型、列出可用的预训练模型、微调模型、使用模型进行特征提取、图像增强和推理等，我们将逐步介绍这些内容。让我们开始这个令人兴奋的旅程吧！ 正文：快速入门本快速入门指南旨在帮助开发人员快速了解如何将timm集成到模型训练流程中。在开始之前，您需要先安装timm，具体安装方法请参考官方的安装指南。 加载预训练模型要加载预训练模型，可以使用create_model()函数。以下示例展示了如何加载预训练的mobilenetv3_large_100模型。 需要注意的是，默认情况下返回的PyTorch模型处于训练模式，如果要进行推理，需要调用.eval()方法将其设置为评估模式。 列出具有预训练权重的模型要列出timm中已打包的具有预训练权重的模型，可以使用list_models()函数。如果指定pretrained=True，该函数将只返回具有预训练权重的模型名称。 您还可以使用特定模式来列出名称中包含特定字符串的模型。 微调预训练模型要微调任何预训练模型，只需更改分类器（即最后一层）即可。 如果要在自己的数据集上进行微调，请编写一个PyTorch训练循环或调整timm的训练脚本以使用自己的数据集。 使用预训练模型进行特征提取在不修改网络结构的情况下，可以使用model.forward_features(input)来替代通常的model(input)方法，对任何模型进行特征提取。这将跳过头部分类器和全局池化操作。有关更详细的使用timm进行特征提取的指南，请参考官方文档中的特征提取部分。 图像增强要将图像转换为模型可接受的有效输入，可以使用timm.data.create_transform()函数，并提供模型所期望的输入尺寸。这将返回一个通用的转换对象，其中包含了一些合理的默认设置。 需要注意的是，预训练模型在训练时应用了特定的数据转换。如果您在图像上使用错误的转换，模型将无法理解所见的图像！要了解给定预训练模型使用了哪些转换，可以查看其预训练配置。 您可以使用timm.data.resolve_data_config()函数来解析与数据相关的配置。 使用预训练模型进行推理下面，我们将结合前面的内容，使用预训练模型进行推理。首先，我们需要准备一张图片作为输入。我们从网络上加载了一张叶子的图片。 接下来，我们再次创建模型和转换。这次，我们确保将模型设置为评估模式。 我们可以将图片通过转换函数进行处理，以便与模型进行推理。 现在，我们可以将处理后的图片传递给模型进行预测。这里我们使用unsqueeze(0)将其添加一个批次维度，因为模型需要一个批次的输入。 为了得到预测的概率，我们对输出应用softmax函数。这会得到一个形状为(num_classes,)的张量。 接下来，我们使用torch.topk找到前5个预测类别的索引和概率值。 通过检查对应于最高概率的索引值，我们可以查看模型的预测结果。 至此，我们完成了使用预训练模型进行推理的过程。我们加载了一张图片，将其通过转换函数处理后输入模型，并得到了模型的预测结果。通过这个示例，我们展示了如何使用timm进行快速入门。 结语：本文通过一个快速入门的示例，介绍了如何使用timm进行模型训练。我们展示了加载预训练模型、列出具有预训练权重的模型、微调预训练模型、使用预训练模型进行特征提取、图像增强和推理的方法。希望本文对您了解和使用timm有所帮助，让您能够更轻松地进行模型训练和推理！

ChatGLM3终于迎来了与ChatGPT相似的工具调用能力。通过研究其源码和样本数据，我们可以了解到让大型语言模型学会使用工具的方法原理。本文将深入探讨ChatGLM3的工具调用实现原理，带您揭开这个令人兴奋的功能背后的奥秘。 ChatGLM3是一种大型语言模型，具备了与ChatGPT相似的工具调用功能。通过这一功能，模型可以调用特定的工具来执行特定的任务。在本文中，我们将深入研究ChatGLM3的工具调用实现原理，揭示其背后的工作原理。 首先，让我们来看一个官方例子，以帮助我们理解工具调用的过程。在这个例子中，我们准备了两个工具调用的描述信息：追踪指定股票的实时价格和将文本转换为语音。这些工具都具有特定的参数要求，比如需要提供股票代码或要转换的文本等。 在进行工具调用之前，我们需要构建一个系统提示(System Prompt)，告诉模型我们可以使用哪些工具。然后，我们将用户的查询传递给模型，模型将根据上下文和系统提示中提供的工具信息，确定需要调用的工具和相应的参数。模型的输出将告诉我们应该使用哪个工具以及传递给工具的参数。 在实际的工具调用中，我们需要实现调用工具的逻辑。例如，在追踪股票价格的例子中，我们可以定义一个名为”track”的工具，并提供股票代码作为参数。模型将根据返回的结果生成回复。对于复杂的问题，模型可能需要进行多次工具调用。 在ChatGLM3中，工具调用的原理是通过特殊处理模型输出来实现的。输出结果中的字典对象表示模型需要调用特定的工具，并传递相应的参数。这样的结果是由一个特殊的处理过程生成的，确保模型可以理解和使用。 在工具调用的样本数据中，我们可以看到模型预测的输出中包含了工具调用的相关信息，如函数名称和代码。这些信息被解析和处理，最终生成用于调用工具的参数。这种设计的目的是将模型的预测结果转化为可执行的工具调用。 在ChatGLM3中，工具调用只支持通过chat方法进行，不支持stream_chat方法。这是因为在stream_chat方法中，无法对模型输出进行相应的处理和转换。 通过深入研究ChatGLM3的源码和样本数据，我们揭示了其工具调用的实现原理。我们了解到，工具调用是通过特殊处理模型输出和相关信息来实现的。这种功能为模型的应用提供了更大的灵活性和扩展性，使模型可以执行更多的任务。 ChatGLM3的工具调用功能为大型语言模型带来了更多的实用性和功能扩展性。通过深入了解其实现原理，我们更好地理解了模型如何使用工具，并可以在实践中灵活应用。期待着ChatGLM3在未来的发展中带来更多令人惊喜的功能和应用！

在深度学习领域，模型的部署一直是一个具有挑战性的任务。为了解决这个问题，OpenMMLab推出了MMDeploy，一个强大而灵活的工具，帮助用户轻松地将他们的模型部署到不同的平台和推理引擎上。本文将带您深入了解MMDeploy的功能和最新进展，让您在模型部署的道路上游刃有余！时间如白驹过隙，转眼间MMDeploy已经陪伴大家走过一个季度了。在过去的几个月里，MMDeploy不仅积极进行了功能扩展，还提供了详细的模型部署教程。让我们来看看最新的进展吧！ 使用MMDeploy的方法非常灵活。您可以将其作为一个整体来完成端到端的模型部署，也可以只使用其中的部分功能模块，根据自己的项目需求灵活选择。例如： 除了上述典型的应用场景，您还可以基于MMDeploy开发新的模块或组件。比如，您可以开发新的模型导出方法、推理引擎组件、算法的后处理模块，或者支持其他文件格式的读取模块等。通过付诸行动，您可以开源自己的项目，展示自己的才华和创造力。 未来规划方面，MMDeploy团队计划在第二季度继续推出新的功能和更新。具体的计划可以参考下图。最后，我们诚挚地邀请大家多多关注MMDeploy，并加入我们的社群，一起享受愉快的学习和探索过程。我们期待您的关注、点赞和参与！ 结语：MMDeploy是一个强大而灵活的工具，旨在简化深度学习模型的部署过程。通过MMDeploy，您可以选择最适合自己项目需求的部署方式，并轻松地将模型部署到各种平台和推理引擎上。无论您是初学者还是经验丰富的研究者，MMDeploy都能为您带来便利和效率。让我们一起探索MMDeploy的世界，让深度学习变得更简单！

大家好，我想分享一个令人心动的消息，一个由HuggingFace H4团队打造的开源模型Zephyr-7B，以其非凡的性能在AI领域引发了一场轩然大波。这个只有70亿参数的模型，却以出乎意料的实力，击败了拥有700亿参数的巨头LLaMA2！更令人振奋的是，这款模型不仅能轻松在你的苹果电脑上运行，而且它是完全开源且免费的！ Zephyr-7B，一股清新的西风 Zephyr-7B的出现，正如它的名字一样，就像一股清新的西风在AI领域中吹拂。这是一个在Mistral-7B模型基础上，经过团队精心微调，使用直接偏好优化（DPO）在公开数据集上进行调整的结果。而这个Mistral-7B模型，是由被誉为“欧洲OpenAI”的Mistral AI打造的一个开源大模型。 评估模型，Zephyr的优秀表现 评估模型的性能，我们常用MT-Bench，这是一个评估模型处理多轮对话能力的基准测试，问题集涵盖写作、角色扮演、提取等8个类别。在此测试中，Zephyr-7B-alpha的MT-Bench平均得分为7.09，超越了Llama2-70B-Chat。 而且，Zephyr并没有止步于此，H4团队推出了它的进化版，Zephyr-7B-beta。他们在GPT-4和Claude 2中提取对齐性，然后将其注入小模型中，开发出了使用蒸馏直接偏好优化（dDPO）用于小模型的方法。二代Zephyr，MT-Bench平均得分升高至7.34。在AlpacaEval上，Zephyr的胜率为90.6%，优于ChatGPT。 用户反馈，Zephyr的热烈好评 在接收到这个新闻的网友们中，对Zephyr的好评如潮。一项评分显示，Zephyr-7b-beta的Elo评分已经飙升至很高的水平，甚至超过了13B的模型。许多人纷纷表示，Zephyr的表现超出了他们的预期，他们对Zephyr给予了一致的好评。 实力背书，Zephyr的高级RAG表现 Llama Index（此前名为GPT Index）的联合创始人兼CEO Jerry Liu也对Zephyr进行了测试。他发现，Zephyr是目前唯一一个在高级RAG/agentic任务上表现良好的开源7B模型。数据也显示，Zephyr在高级RAG任务上的效果可以和GPT-3.5、Claude 2相抗衡。 研发成本，Zephyr的经济性 最后，我想特别提到的是，Zephyr的训练成本。按照研究团队的说法，微调这个模型只需要500美元，也就是在16个A100上跑8小时。这样的成本效益，无疑让Zephyr在AI模型的竞争中占据了更大的优势。 总的来说，Zephyr-7B的出现，无疑为AI领域带来了一场革新。

人工智能的力量正在日益扩大，其在各领域的应用也在不断深化。今天，让我们来了解一款名为RWKV-5 World的多语言文本生成模型，这款模型由BlinkDL公司开发，目前正在进行训练中。 RWKV-5 World：一款跨越语言边界的模型 RWKV-5 World是一款正在进行训练中的文本生成模型，其目标是在100多种世界语言（其中70%为英语，15%为多语言，15%为代码）上进行训练，这些语言数据来自于多个来源，包括EleutherAI的pile数据集，cerebras的SlimPajama-627B数据集，bigcode的starcoderdata数据集，以及oscar-corpus的OSCAR-2301数据集等。 RWKV-5 World的模型特点 RWKV-5 World模型的训练使用了RWKV-LM v4neo，这是一款由BlinkDL公司开发的领先的语言模型训练工具。在训练过程中，我们设定了”r2r4″作为测试参数。到目前为止，我们已经完成了两个版本的训练，第一个版本使用了0.59T的标记，第二个版本使用了1.12T的标记。 RWKV-5 World的使用方法 如果你想尝试RWKV-5 World模型，你需要使用rwkv pip包0.8.14+进行推理，你可以在PyPI上找到它。同时，我们也提供了在线演示，你可以在Hugging Face的网站上进行体验。如果你想了解更多关于RWKV-5 World模型的工作原理，你可以关注BlinkDL_AI的Twitter，或者访问我们的官方网站。 RWKV-5 World的未来发展 RWKV-5 World模型的训练仍在进行中，我们正在不断上传最新的训练进度至Hugging Face。想象一下，当我们使用更多的数据进行训练时，RWKV-5 World模型将会发生什么呢？这将是一个令人兴奋的旅程，让我们一起期待RWKV-5 World模型的未来发展吧！ 如果你对RWKV-5 World模型有任何问题或者建议，欢迎在下面的评论区留言，我们会尽快回复你。同时，如果你对这个博客有任何建议或者意见，也请随时告诉我们，我们期待你的反馈。

你是否曾经想过，人工智能能否与我们进行自如的对话，就像人与人交谈一样自然？欢迎你来到这个博客，今天，我们将要深入探讨一款名为Zephyr 7B Alpha的语言模型，这款语言模型由Hugging Face公司开发，它正在积极推动人工智能语言处理的边界。 Zephyr 7B Alpha：一款全新的语言模型 Zephyr 7B Alpha是一款强大的7B参数的GPT类模型，这款模型的主要语言是英语。它是基于mistralai/Mistral-7B-v0.1模型进行微调的，使用了一系列公开可用的、合成的数据集进行训练。它是Zephyr系列的第一个模型，专门为了提供帮助而训练。 Zephyr 7B Alpha的模型源 Zephyr 7B Alpha的源代码位于GitHub的Hugging Face仓库中，你可以在此浏览和学习。同时，Hugging Face也提供了一个在线演示，你可以在那里直接体验Zephyr 7B Alpha的能力。 Zephyr 7B Alpha的应用与局限性 Zephyr 7B Alpha的初始微调是基于UltraChat数据集的一个变体，该数据集包含了由ChatGPT生成的各种合成对话。然后，我们进一步使用Hugging Face的DPOTrainer在openbmb/UltraFeedback数据集上对模型进行了对齐。因此，你可以使用这个模型进行聊天，并可以在我们的在线演示中测试其能力。 虽然Zephyr 7B Alpha是一个强大的模型，但也存在一些局限性。由于它没有使用RLHF等技术进行人工偏好对齐，或者像ChatGPT那样使用环路过滤响应进行部署，所以在某些情况下，模型可能会产生问题的输出。 Zephyr 7B Alpha的训练和评估数据 在训练过程中，我们使用了一系列的超参数，包括学习率、训练批次大小、评估批次大小、随机种子、分布式类型、设备数量、总训练批次大小、总评估批次大小、优化器类型、学习率调度器类型和学习率调度器预热比例等。在评估集上，Zephyr 7B Alpha表现出了优秀的性能。 总结 Zephyr 7B Alpha是一款强大的语言模型，它不仅拥有强大的参数，同时也利用了一系列先进的训练技术。虽然它还存在一些局限性，但我们相信，随着技术的进步，Zephyr 7B Alpha将会进一步提升其性能，为我们提供更多的帮助。让我们一起期待Zephyr 7B Alpha的未来吧！ 如果你对Zephyr 7B Alpha有更多的问题，欢迎在下面的评论区留言，我们会尽快回复你。同时，如果你对这个博客有任何的建议或者意见，也请随时告诉我们，我们期待你的反馈。

无论你是AI研究者，还是对人工智能技术有所热爱的普通人，都一定听说过Hugging Face，这家以人工智能为核心，致力于开放研究和推广最前沿技术的公司。今天，我们将一起探索他们的新作品——Zephyr 7B Alpha模型，一款融合了最先进技术，且有着广泛应用场景的语言模型。我们会通过这篇文章深入理解其工作原理，应用限制，以及训练过程。让我们一起踏上这次知识的旅程吧。 Zephyr 7B Alpha：一款全新的人工智能语言模型 Zephyr是一系列训练有素、能够充当帮助助手的语言模型系列的开山之作，而Zephyr-7B-α则是这一系列的首个模型。这款模型是基于mistralai/Mistral-7B-v0.1进行微调的，同时也使用了公开可用的合成数据集进行训练。这种独特的训练方法使模型在MT Bench上的性能大幅提升，使其更具有帮助性。然而，这也意味着模型可能会在被提示时生成问题文本，因此只建议将其用于教育和研究目的。 Zephyr-7B-α是使用了7B参数的GPT-like模型，主要使用英语进行交互，其开源许可为MIT。此外，你可以通过以下链接访问其源代码库和演示页面： 应用场景与限制 Zephyr-7B-α模型首先在UltraChat数据集的变体上进行了微调，该数据集包含了由ChatGPT生成的各种合成对话，然后使用了DPOTrainer对模型进行了进一步的校准。因此，这款模型可以用于聊天，并且你可以在我们的演示页面上测试其功能。 然而，Zephyr-7B-α并没有像ChatGPT那样应用RLHF技术来根据人类偏好进行对齐，或者使用循环过滤的方式来部署，因此模型可能会生成问题输出（特别是在被提示时）。此外，基础模型（mistralai/Mistral-7B-v0.1）的训练所使用的语料库的大小和组成也不为人知，但可能包含了各种Web数据和技术源，比如书籍和代码。 训练与评估 Zephyr 7B Alpha在评估集上取得了以下结果： 训练过程使用了以下超参数： Zephyr 7B Alpha是Hugging Face的一款强大的人工智能语言模型，它的诞生标志着我们在语言处理技术上取得了一次重大突破。虽然这款模型有一些已知的限制，如可能生成问题输出等，但通过不断的学习和改进，我们相信这些问题将会被解决，而模型的性能也将得到进一步的提升。对于那些寻求深入了解最新人工智能技术的读者来说，Zephyr 7B Alpha无疑提供了一个极好的研究对象。 在这个日新月异的时代，每一次的突破，每一次的创新，都代表着我们对未知世界的一次更深入的探索。让我们一起期待Zephyr 7B Alpha在未来能够带来更多的惊喜！

欢迎来到LMDeploy的世界！LMDeploy是由MMDeploy和MMRazor团队联合打造的一款全面的工具箱，旨在帮助你轻松、高效地实现LLM任务的轻量化、部署和服务。 高效推理引擎 TurboMind 首先，让我为你介绍一下我们的高效推理引擎TurboMind。它是基于FasterTransformer构建的，能以极其高效的方式执行 InternLM、LLaMA、vicuna 等模型在NVIDIA GPU上的推理。想象一下，一个强大且高效的工具正在为你处理复杂的AI计算，这就是TurboMind为你提供的！ 交互推理方式 我们知道，在多轮对话中，如果每次都处理整个对话历史，会消耗大量的计算资源。因此，LMDeploy引入了一种交互推理方式。它通过缓存对话过程中attention的k/v值，记住对话历史，避免了重复处理历史会话，提升了推理效率。 多GPU部署和量化 LMDeploy还提供了全面的模型部署和量化支持。无论你的AI模型规模大小，我们都已经完成了验证。这意味着，你可以更自由地选择硬件资源，无需担心模型的部署和量化问题。 persistent batch推理 最后，我们还有一个优化模型执行效率的神秘武器，那就是persistent batch推理。这个功能可以进一步优化你的模型，让你的AI应用运行得更快、更流畅。 LMDeploy就像一个多功能的瑞士军刀，为你的AI模型提供全方位的支持。从高效推理引擎到灵活的模型部署，再到持续优化的推理方式，我们始终在努力为你提供最佳的AI部署和服务解决方案。让我们一起，开启AI的未来！