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Kigurumi电子视野增扩 功能展示 (2) 新版方案换用安卓平台，实现了无线监看/遥控相机功能(使用Monitor+软件) 在头壳内*可以看到相机的画面，可用小手柄遥控快门，调整相机参数。轻松检查姿势/自拍 其它各种用途请自行脑补（ *显示器眼镜为临时固定于头壳内，正常使用时应佩戴于使用者头部

AlmondCookie233's profile picture

杏仁饼

17,474 subscribers

120,273 次观看 • 2 年前 •via X (Twitter)

NSFW
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Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

10 条评论

黑橙子 的头像
黑橙子2 年前

太强了，感觉可以再设置一个洗脑模式，启动之后，耳机播放洗脑的声音，眼前的显示器只能显示设定好的洗脑视频。

Kiwi🥝 的头像
Kiwi🥝2 年前

这样岂不是可以看到自己被ooxx……

破晓 的头像
破晓2 年前

高技术力！

神楽坂方块🏳️‍⚧️ 的头像
神楽坂方块🏳️‍⚧️2 年前

眼前只有色图.jpg

杏仁饼 的头像
杏仁饼2 年前

好大の色图（

凪 的头像
凪2 年前

技术宅拯救kig！

爆金币の小鼠鼠🐭 的头像
爆金币の小鼠鼠🐭2 年前

第三人称看自己！😍

咕咕喵 的头像
咕咕喵2 年前

好，好强的技术！

雨珊 的头像
雨珊2 年前

好厉害！这样戴着可以进行感官控制诶！好像会很好玩

🐮🍺啊~ 的头像
🐮🍺啊~2 年前

牛啤

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Kigurumi电子视野增扩 功能展示 (1) 视频画面就是头壳里看到的画面！ 关注 转发 点赞谢谢喵！所用硬件全部是成品，即插即用无需改装，晚点会在分号上公布方案 视频中头显上的电量与功耗需要校准(我忘了)，实际使用三节18650续航可达5个小时 拖了半年红豆泥私密马森！🙇‍♀️ （推这个画质我受不了了
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杏仁饼

288,665 次观看 • 2 年前

重现了一下，参考提示词： > 请帮我制作一个复古拍立得照相机应用，网页左下角显示一个相机，可以连接摄像头，实时显示摄像头内容，点击拍摄按钮，从相机顶部缓慢弹出一张相纸，从模糊到清晰显示照片，可以将照片从相机上方拖动到页面上相机之外的区域，像照片墙的效果
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宝玉

127,473 次观看 • 8 个月前

#随便写写 最近有小伙伴也买了Apple TV，问我一些好用的 App 推荐，我发现我用下来半年多常用的这几个完全可以满足日常使用。 1. Netflix，这个强推，我很喜欢看网飞的电视剧，相比国内电视剧做得精致很多，同时没有美图秀秀滤镜感，平时使用新加坡节点方便看到华人相关的推荐。 2. Youtube，这个空余时间用得很多，大部分视频画质很好，平时用来看有趣的 UP 主，偏数码、国际新闻、演唱会、台湾综艺类比较多。 3. Spotify，现在是我手机、电脑默认音乐播放器使用的这个，电视就习惯使用这个了，相比其他的歌多、音质好，还可以听播客。 4. VidHub，结合阿里云盘使用，我之前使用的 Infuse，由于索引比较慢就切到这个来了，很快性能很好，用来补充网飞、Youtube 上面没有的内容，比如说家人喜欢看的甄嬛传，以及各种韩剧。 5. Cheers，B 站的第三方软件，做得还不错，也支持弹幕，之前比较爱看，现在由于前面很多内容满足使用，现在偶尔使用。 6. APTV，看卫视电视，其实我平时几乎不用，不过有时候家里老人过来，可以给他们用用，各种国内的电视台。 7. Stash，由于手机使用的这个，能够很好支持多端同步以及部署，以及设置不同域名对应的节点，这里不多说。 还有一个功能用得比较多，就是 iPhone 手机视频可以比较好的共享到AppleTV，比如平时做 Keep 的时候。 关于购买软件和服务，可以选择一个便宜点儿的区，对于订阅类的，很建议找靠谱的家庭组去拼车，Netflix、YouTube、Spotify 我都是用的拼车，很实惠也很稳定。 此外对于纠结是否需要购买 Apple TV 的小伙伴，假如你把上面弄好，然后再加一个回音壁后环绕，这个家庭影院系统会是你在家里超级值得的电子产品。
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#随便写写 最近有小伙伴也买了Apple TV，问我一些好用的 App 推荐，我发现我用下来半年多常用的这几个完全可以满足日常使用。 1. Netflix，这个强推，我很喜欢看网飞的电视剧，相比国内电视剧做得精致很多，同时没有美图秀秀滤镜感，平时使用新加坡节点方便看到华人相关的推荐。 2. Youtube，这个空余时间用得很多，大部分视频画质很好，平时用来看有趣的 UP 主，偏数码、国际新闻、演唱会、台湾综艺类比较多。 3. Spotify，现在是我手机、电脑默认音乐播放器使用的这个，电视就习惯使用这个了，相比其他的歌多、音质好，还可以听播客。 4. VidHub，结合阿里云盘使用，我之前使用的 Infuse，由于索引比较慢就切到这个来了，很快性能很好，用来补充网飞、Youtube 上面没有的内容，比如说家人喜欢看的甄嬛传，以及各种韩剧。 5. Cheers，B 站的第三方软件，做得还不错，也支持弹幕，之前比较爱看，现在由于前面很多内容满足使用，现在偶尔使用。 6. APTV，看卫视电视，其实我平时几乎不用，不过有时候家里老人过来，可以给他们用用，各种国内的电视台。 7. Stash，由于手机使用的这个，能够很好支持多端同步以及部署，以及设置不同域名对应的节点，这里不多说。 还有一个功能用得比较多，就是 iPhone 手机视频可以比较好的共享到AppleTV，比如平时做 Keep 的时候。 关于购买软件和服务，可以选择一个便宜点儿的区，对于订阅类的，很建议找靠谱的家庭组去拼车，Netflix、YouTube、Spotify 我都是用的拼车，很实惠也很稳定。 此外对于纠结是否需要购买 Apple TV 的小伙伴，假如你把上面弄好，然后再加一个回音壁后环绕，这个家庭影院系统会是你在家里超级值得的电子产品。

Tw93

137,462 次观看 • 2 年前

昨晚 iOS 和 Mac 都更新了 Beta 系统，手机镜像投屏到电脑的功能也上线了。 真的好用，这下可以在电脑上点外卖和打车了，这功能对国内这种只有 APP 的环境尤其好用。 这个功能的使用方式： - 升级到最新版系统后右下角会有个手机图标，点击按照要求链接就行。 - 可以按住 com+ 1、2、3 三个键分别控制手机回到主页切换任务和搜索。 - 无法访问手机的控制中心和消息通知 - 手机的通知也会在电脑上提示，不过类似手表会有个小图标区分。 - 手机的媒体信息可以直接下到电脑，这下用可灵 app 方便了，曲线救国。
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歸藏(guizang.ai)

13,395 次观看 • 2 年前

用 Claude Code 写代码，想查看当前的Token 消耗、上下文长度、可用额度等信息，得来回切换查看颇为麻烦。 于是找到 ccstatusline 这个开源的 Claude Code 增强工具，把各种实时信息直接显示在终端底部。 支持展示模型信息、Git 分支与 PR 链接、Token 使用量、上下文占用、会话耗时、5 小时 Block 计时器、会话费用等各类指标。 GitHub： 内置交互式 TUI 配置界面，可以自由增删组件、调整顺序、自定义颜色，还能配置多行状态栏。 开箱即用，不需要全局安装，直接通过 npx 或 bunx 运行一条命令即可完成配置接入。 使用 Claude Code 的朋友，想让相关信息更加直观，可以装上这个小工具看看。
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用 Claude Code 写代码，想查看当前的Token 消耗、上下文长度、可用额度等信息，得来回切换查看颇为麻烦。 于是找到 ccstatusline 这个开源的 Claude Code 增强工具，把各种实时信息直接显示在终端底部。 支持展示模型信息、Git 分支与 PR 链接、Token 使用量、上下文占用、会话耗时、5 小时 Block 计时器、会话费用等各类指标。 GitHub： 内置交互式 TUI 配置界面，可以自由增删组件、调整顺序、自定义颜色，还能配置多行状态栏。 开箱即用，不需要全局安装，直接通过 npx 或 bunx 运行一条命令即可完成配置接入。 使用 Claude Code 的朋友，想让相关信息更加直观，可以装上这个小工具看看。

GitHubDaily

13,947 次观看 • 3 个月前

Cursor 0.43 全新升级！两个实战案例深度解析 Agent 功能 Cursor 于昨日发布了 0.43 版本，带来了全新的 Composer 界面、Agent 功能以及 Bug 查找器等一系列更新。 在本期视频中，我将通过 Next.js 应用开发和 iOS 应用开发这两个实例，深入探讨 0.43 版本的各项新特性。内容包括 Agent 功能的实际使用演示、与 Windsurf 中 Cascade 的对比，以及新版本的一些不足之处。 时间戳： 0:00 - Cursor 0.43 版本更新内容 3:40 - Cursor 论坛 3:55 - Cursor 设置 5:50 - 使用 Agent 功能开发 Next.js 应用 8:41 - Cursor 新版本缺点 9:06 - 使用 Agent 功能开发 iOS 应用
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Cursor 0.43 全新升级！两个实战案例深度解析 Agent 功能 Cursor 于昨日发布了 0.43 版本，带来了全新的 Composer 界面、Agent 功能以及 Bug 查找器等一系列更新。 在本期视频中，我将通过 Next.js 应用开发和 iOS 应用开发这两个实例，深入探讨 0.43 版本的各项新特性。内容包括 Agent 功能的实际使用演示、与 Windsurf 中 Cascade 的对比，以及新版本的一些不足之处。 时间戳： 0:00 - Cursor 0.43 版本更新内容 3:40 - Cursor 论坛 3:55 - Cursor 设置 5:50 - 使用 Agent 功能开发 Next.js 应用 8:41 - Cursor 新版本缺点 9:06 - 使用 Agent 功能开发 iOS 应用

nicekate

25,151 次观看 • 1 年前

我可能是第一个用第一人称实时视频玩ChatGPT的用户？ 方案： 1. 用最轻便的第一人称摄像头，连上手机，使手机画面预览摄像头镜头。 2. ChatGPT APP里打开语音模式，点右下角“...”，点共享屏幕（需Plus/Pro订阅）。 就这么简单🤓视频演示：
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paulwei

160,868 次观看 • 1 年前

美国之音记者在美墨边境采访途中遇到这位来自中国的“走线客”，他向记者展示了他从美国边境管理部门获得的一部用来定位的手机，这个手机取代了以前使用的电子脚镣，让相关部门可以知道他们的行踪。这个中国走线客说，他不怕被遣返。相关内容：
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美国之音中文网

299,955 次观看 • 3 年前

iOS26纯设备端使用虚拟定位，无需尾插！ 奶友说连微信定位都可以改，用尾插就不行，模拟本国激活WiFi通话等。可能因为地图算法，位置会有偏移。 iPhone： 从App Store安装LocaldevVPN： 手机证书签名安装 StikDebug IPA： 电脑： 下载Jitterbug 解压后手机连接电脑，电脑运行Jitterbug软件，手机会弹窗并信任，会在软件运行目录下生成一个类似于p3那样的00008140-001825511433001C.mobiledevicepairing配置文件。并把该配置文件分享到手机「文件」内保存，打开Wi-Fi，打开LocaldevVPN开启VPN，打开StikDebug选择配置文件，在Tools选择虚拟定位就能开始用。 ☄️侧载就是下一个巨魔了🤗 StikDebug适用于 iOS 17.4+ 版本的设备端调试器/JIT启用器，支持功能有： JIT：为具有相应权限的侧载应用程序启用即时编译get-task-allow。 应用启动：启动设备上安装的所有应用。 控制台：实时应用程序和系统日志。 脚本：管理自动化脚本（主要用于 iOS 26 JIT）。 应用过期时间：查看应用何时过期以及安装/移除配置文件。 设备信息：查看详细的设备元数据。 进程：检查正在运行的应用程序/进程并将其终止。 位置模拟器：模拟您设备的 GPS 位置。 美中不足就是侧载有且只有7天有效期，需要一周续一次（企业证书一年）。
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奶昔🥤

195,016 次观看 • 5 个月前

刚刚刷到一个神器Google Earth Studio 用处可太多了，可以直接成片也可以把素材交给 AI，太好玩了。 它是一个“用卫星和3D地球影像拍电影”的在线动画工具，专门帮你把 Google Earth 那套全球卫星图、3D 城市、地形，变成可控的航拍镜头和城市飞行镜头，用在视频、片头、城市介绍、产品故事里都非常适配。​ ​ 可以像在剪辑软件里拉关键帧一样，控制相机从太空俯冲到某一栋楼，围着建筑绕飞、穿城而过。​还可以自定义时间轴关键帧，精细控制相机位置、旋转角度、飞行路径，做出类似航拍无人机才有的景别变化和城市穿梭效果。 它直接调用 Google Earth 的卫星影像和 3D 建模城市，不需要自己找地图素材或建模，打开就能用全球资产，尤其是大城市的立体建筑质感非常好。​ 官方还提供从 Earth Studio 导出相机数据到 After Effects 的功能，方便在后期里叠加文案、UI、动效、跟踪点等，做出很“高制作感”的地图镜头。​
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沉浸式翻译

87,646 次观看 • 7 个月前

一个非常实用的图表生成网站：chartcube图表魔方 无需注册和登录，使用简便同时功能全面。它不仅允许用户导出各种图表，还支持多种文件格式的导出。通过四个简单的步骤，用户可以迅速制作出专业级别的图表，相较于使用PPT和Excel，这种方式更为高效便捷！ 🔗：
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知识分享官

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推荐一个可以远程调试任意 Web 网页的工具包，page-spy-web， Chrome Devtools 一样，查看一个远程网页的控制台输出、网络请求、缓存信息以及页面内容，也可以直接下发 JS 指令，对网页进行控制。 它的使用场景还是比较丰富的，例如用户页面白屏，更换无数姿势都无法复现的时候，例如线下门店安装前端应用，需要跑到人家店里去的时候，都可以考虑使用这个工具，它能够实时查看用户侧的网页异常，了解端侧详细信息，也可以远程控制或调试前端应用。当然，这些操作都需要考虑到隐私问题，获得用户授权。 这个项目的部署十分简单，一句命令就可以搞定，部署之后，所有放置了 SDK 的网页都会使用 Websocket 与 Server 维持长链接，调试过程涉及到的通讯协议在这个仓库：
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Barret李靖

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🎞AI编程实验室：Gemini用55行代码实现了FinalCut时间线的扫视功能 👍在检查视频切点的时候就方便多了。 简单演示一下这个基于OpenCV的视频场景探测器的作用，还挺丝滑的。但是检测点还是包括了转场镜头，看完F1继续优化一下。
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SimbaLee

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Meta 正式发布了新款的 Ray-Ban Display AI 智能眼镜，太科幻了 带有全彩高分辨率显示，可以展示 AI 内容、信息、地图、照片，而且不需要的时候可以不显示内容 配备 EMG Neural Band 神经腕带可以用非常精准的手势控制眼镜，甚至可以虚空写字 内置视频通话、实时字幕与翻译、音乐控制以及步行导航 重 69 克，混合使用续航 6 小时（配充电盒 30 小时） 起价 799 美元，9 月 30 日在美国发售
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Adobe视频编辑软件Premiere Pro推出的一个新功能“生成扩展”（Generative Extend）。 这个功能允许用户自动为他们的视频片段增加额外的视频片段和音频，从而帮助用户更轻松地进行视频编辑，特别是在处理时间点精准的编辑时。 可以直接生成和原视频相匹配的视频帧或者音频！ 这个功能目前处于测试阶段（beta版），用户可以通过下载该测试版来体验和试用。 简这个功能的作用是帮助用户让视频的编辑过程更加高效和自动化，使得视频片段的衔接更加流畅，最终达到更好的编辑效果。
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小互

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在 Linux 上干活时偏偏要用 Windows 应用，往往只能切回 Windows，一来一回把节奏全打断。 现在有个更省心的办法：开源工具 WinBoat，让你在 Linux 里直接跑 Windows 应用，不必再频繁切系统。 它把 Windows 作为虚拟机塞进 Docker，并和 Linux 桌面做了深度整合：Windows 应用能以原生窗口的形式直接出现在你的 Linux 桌面上，还能和本机文件系统互通。 GitHub： 官网： 主要功能： - 界面简洁，Windows 应用自然融入 Linux 桌面 - 安装流程自动化，选好配置即可一键部署 - 几乎可运行任意 Windows 应用，原生窗口显示 - 支持进入完整 Windows 桌面，需要时随时切换 - 文件系统集成，Linux 目录可自动挂载到 Windows 使用条件： - Linux 至少 4GB 内存 - 已开启 KVM 虚拟化 - 已安装 Docker 获取方式： 到项目 Releases 页面下载 AppImage，解压安装后即可使用。
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Joruno

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微软推出了 GitHub Spark：一种原生 AI 工具，可以完全用自然语言构建应用程序。Spark 是功能完备的微应用，能够集成 AI 功能和外部数据源，而无需管理云资源。用户通过一个创造性的反馈循环，从初始的提示词开始构建，实时预览应用开发过程，轻松查看每项请求的不同选项，并自动保存每个迭代版本，方便在过程中进行版本比较。 需要申请waitlist：
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宝玉

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发现一个讲的很细的大语言模型微调教程，详细介绍了整个流程,包括数据准备、参数设置、资源监控等关键步骤。 基本没有技术能力也可以完成微调。想要了解 LLM 原理的可以按这个实践一下。 时间轴： 0:00 概念概览 3:02 自定义数据的准备 8:17 微调操作演示（T4 版本） 16:52 微调操作演示（A100 版本） 19:13 在 Hugging Face 上的保存与使用方法 文字版整理： ✲ 如何使用自己的数据对大语言模型进行微调(fine-tuning)： 对大语言模型进行微调并不一定非常困难和昂贵。通过使用自己的数据集对预训练模型进行微调,可以让模型更好地适应特定的任务需求。微调过程能够在保留原模型语言理解能力的基础上,进一步提升其在特定领域或任务上的表现。 ✲ 使用Hugging Face模型库和Unslaw工具进行模型微调： Hugging Face提供了丰富的预训练语言模型资源,用户可以根据任务需求选择合适的模型作为基础进行微调。而Unslaw工具则提供了一套简单高效的微调流程,其优点包括出色的内存使用效率以及对扩展上下文窗口的支持。通过Unslaw,用户能够以较低的资源开销完成模型微调。 ✲ 在Google Colab上使用免费/付费GPU资源进行微调： Google Colab提供了免费和付费的GPU资源,用户可以根据任务的复杂程度选择使用T4或A100。对于大多数微调任务而言,免费的T4资源已经足够。但如果数据集较大或模型较为复杂,升级到A100可以获得更充裕的算力支持。Colab为用户提供了一个易于上手的模型微调环境。 ✲ 准备自定义的微调数据集： 准备微调数据的过程并不复杂。用户可以直接使用纯文本文件作为数据来源,而无需进行额外的预处理。为了获得理想的微调效果,建议至少准备100-200个样本。在示例中,为了快速演示,仅使用了几个样本。通过一个简单的Python脚本,可以方便地将原始文本数据转换为微调所需的JSON格式。 ✲ 修改Colab笔记本中的参数设置： 在Colab笔记本中,需要根据实际情况调整一些参数。例如,可以根据数据集的token数量来设置max_sequence_length参数,借助rope scaling技术,模型能够支持任意长度的上下文。此外,还可以选择使用Instruct系列模型作为base model,直接在其基础上进行指令微调。为了节省资源,可以启用4-bit量化。同时,参考Q-Lora论文的建议,调整R值和alpha值,以在资源占用和模型质量之间取得平衡。 ✲ 训练过程中的资源使用监控： 在模型训练过程中,用户可以通过Colab的资源监控选项卡实时观察GPU、内存和硬盘的使用情况。如果发现资源不足,可以考虑从T4升级到A100。通过监控资源占用,用户能够及时调整配置,确保微调任务稳定高效地进行。 ✲ 模型训练的loss变化和最佳checkpoint的选择： 通过记录不同训练步数下的loss值,可以判断模型的收敛情况。理想的做法是选择loss下降曲线趋于平缓的点作为最佳checkpoint,这样既能充分训练模型,又能避免过拟合。为了事后方便筛选,可以设置每隔一定步数保存一次checkpoint。 ✲ 模型微调完成后的保存与使用： 微调完成后,可以选择只保存adapter layers以加快保存速度。但更推荐的做法是保存完整模型,并使用float16精度,这样可以得到一个更通用和标准的模型格式,方便后续的部署和使用。 ✲ 在Hugging Face上公开或私有发布微调后的模型： 用户可以选择在Hugging Face的模型库中公开或私有地发布自己微调后的模型。发布之前,需要在Hugging Face账号中创建一个访问令牌,并在发布时提供相应的用户名和令牌信息。通过在Hugging Face上发布模型,用户可以方便地与他人分享自己的微调成果。 ✲ 使用微调后的模型进行推理(inference)： 在使用微调后的模型进行推理时,首先需要加载保存的模型。接着,使用tokenizer对输入的文本进行处理,并将其传入模型。进行推理时,max_length参数需要与训练时保持一致,以确保生成的结果不会被截断。完成以上步骤后,就可以利用微调后的模型进行各种实际应用了。
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发现一个讲的很细的大语言模型微调教程，详细介绍了整个流程,包括数据准备、参数设置、资源监控等关键步骤。 基本没有技术能力也可以完成微调。想要了解 LLM 原理的可以按这个实践一下。 时间轴： 0:00 概念概览 3:02 自定义数据的准备 8:17 微调操作演示（T4 版本） 16:52 微调操作演示（A100 版本） 19:13 在 Hugging Face 上的保存与使用方法 文字版整理： ✲ 如何使用自己的数据对大语言模型进行微调(fine-tuning)： 对大语言模型进行微调并不一定非常困难和昂贵。通过使用自己的数据集对预训练模型进行微调,可以让模型更好地适应特定的任务需求。微调过程能够在保留原模型语言理解能力的基础上,进一步提升其在特定领域或任务上的表现。 ✲ 使用Hugging Face模型库和Unslaw工具进行模型微调： Hugging Face提供了丰富的预训练语言模型资源,用户可以根据任务需求选择合适的模型作为基础进行微调。而Unslaw工具则提供了一套简单高效的微调流程,其优点包括出色的内存使用效率以及对扩展上下文窗口的支持。通过Unslaw,用户能够以较低的资源开销完成模型微调。 ✲ 在Google Colab上使用免费/付费GPU资源进行微调： Google Colab提供了免费和付费的GPU资源,用户可以根据任务的复杂程度选择使用T4或A100。对于大多数微调任务而言,免费的T4资源已经足够。但如果数据集较大或模型较为复杂,升级到A100可以获得更充裕的算力支持。Colab为用户提供了一个易于上手的模型微调环境。 ✲ 准备自定义的微调数据集： 准备微调数据的过程并不复杂。用户可以直接使用纯文本文件作为数据来源,而无需进行额外的预处理。为了获得理想的微调效果,建议至少准备100-200个样本。在示例中,为了快速演示,仅使用了几个样本。通过一个简单的Python脚本,可以方便地将原始文本数据转换为微调所需的JSON格式。 ✲ 修改Colab笔记本中的参数设置： 在Colab笔记本中,需要根据实际情况调整一些参数。例如,可以根据数据集的token数量来设置max_sequence_length参数,借助rope scaling技术,模型能够支持任意长度的上下文。此外,还可以选择使用Instruct系列模型作为base model,直接在其基础上进行指令微调。为了节省资源,可以启用4-bit量化。同时,参考Q-Lora论文的建议,调整R值和alpha值,以在资源占用和模型质量之间取得平衡。 ✲ 训练过程中的资源使用监控： 在模型训练过程中,用户可以通过Colab的资源监控选项卡实时观察GPU、内存和硬盘的使用情况。如果发现资源不足,可以考虑从T4升级到A100。通过监控资源占用,用户能够及时调整配置,确保微调任务稳定高效地进行。 ✲ 模型训练的loss变化和最佳checkpoint的选择： 通过记录不同训练步数下的loss值,可以判断模型的收敛情况。理想的做法是选择loss下降曲线趋于平缓的点作为最佳checkpoint,这样既能充分训练模型,又能避免过拟合。为了事后方便筛选,可以设置每隔一定步数保存一次checkpoint。 ✲ 模型微调完成后的保存与使用： 微调完成后,可以选择只保存adapter layers以加快保存速度。但更推荐的做法是保存完整模型,并使用float16精度,这样可以得到一个更通用和标准的模型格式,方便后续的部署和使用。 ✲ 在Hugging Face上公开或私有发布微调后的模型： 用户可以选择在Hugging Face的模型库中公开或私有地发布自己微调后的模型。发布之前,需要在Hugging Face账号中创建一个访问令牌,并在发布时提供相应的用户名和令牌信息。通过在Hugging Face上发布模型,用户可以方便地与他人分享自己的微调成果。 ✲ 使用微调后的模型进行推理(inference)： 在使用微调后的模型进行推理时,首先需要加载保存的模型。接着,使用tokenizer对输入的文本进行处理,并将其传入模型。进行推理时,max_length参数需要与训练时保持一致,以确保生成的结果不会被截断。完成以上步骤后,就可以利用微调后的模型进行各种实际应用了。

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