Sensitive content

This media may contain sensitive content.

Загрузка видео...

Не удалось загрузить видео

На главную

🌟饲养员24的公开课🌟 犬发情期的科学管理与器具辅助疏导 ⚠️很多家养大型犬在特定周期会出顶嘴、发小脾气等行为。本视频将展示如何正确使用辅助工具,对犬只生殖腔进行惩戒。💦✨ 您将看到:大型犬从微微发情的躁动状态 ➡️被操至带哭腔淫靡态的完整过程 #四爱 #第四爱 #iiii #4i #海马棒roomfun

519,487 просмотров • 5 месяцев назад •via X (Twitter)

Комментарии: 0

Нет доступных комментариев

Здесь появятся комментарии из оригинального поста

Похожие видео

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。

歸藏(guizang.ai)

61,710 просмотров • 2 лет назад

使用AI生成3D模型,最终利用comfyUI渲染输出成片的工作流全过程 以下是GPT4总结的制作流程: 1. 文本到3D生成 在LumaLabs使用Gini文本到3D:访问LumaLabs网站,选择Gini文本到3D功能,输入如“Naruto T-pose”的描述性文本提示生成3D模型。 预览和调整:预览生成的3D模型,根据需要调整文本提示或使用提供的选项重新生成以获得满意的结果。 2. 导入和编辑模型 导入模型到Blender:将生成的3D模型(如身体、头部和手部)导入到Blender中。 调整模型位置和比例:在Blender中调整各个部分的位置和比例,确保模型的整体协调。 组合和调整细节:将不同的部件(头部、手部等)组合成一个完整的模型,对模型的姿态、细节进行必要的调整。 模型优化:对模型进行必要的优化,包括调整网格和重新拓扑(如果需要),以便于动画处理。 3. 动画和导出 应用骨骼和动画:将调整好的3D模型导出为FBX文件,然后在Mixamo网站上应用自动骨骼绑定和选择动画。 导入动画到Blender:将带有动画的模型重新导入到Blender中进行进一步的编辑和调整。 4. 进一步编辑 动画循环设置:在Blender中设置动画循环,确保动画可以平滑地循环播放。 相机和光照设置:调整相机角度和光照设置,以改善动画的视觉效果和氛围。 渲染设置:调整渲染设置,包括分辨率和渲染引擎设置,以获得高质量的动画输出。 5. 最终渲染和后处理 渲染动画:在Blender中渲染完成的动画,导出为视频文件。 后处理:可选地,将渲染完成的视频导入到Comfy UI或其他视频编辑软件中进行后处理,添加背景、特效和其他视觉元素,以完成最终的动画作品。 通过这些具体的小步骤,从文本描述到完成的3D动画的整个制作过程被详细地概述和解释,为想要学习这一流程的人提供了一份详细的指南。

Yangyi

25,462 просмотров • 2 лет назад

Google的教学视频《Introduction to Large Language Models | 大语言模型介绍》(中英双语字幕) 这个视频介绍了大型语言模型(Large Language Models,LLMs)的概念、使用场景、提示调整以及Google的Gen AI开发工具。 大型语言模型是深度学习的一个子集,可以预训练并进行特定目的的微调。这些模型经过训练,可以解决诸如文本分类、问题回答、文档摘要、跨行业的文本生成等常见语言问题。然后,可以利用相对较小的领域数据集对这些模型进行定制,以解决零售、金融、娱乐等不同领域的特定问题。 大型语言模型的三个主要特征是:大型、通用性和预训练微调。"大型"既指训练数据集的巨大规模,也指参数的数量。"通用性"意味着这些模型足够解决常见问题。"预训练和微调"是指用大型数据集对大型语言模型进行一般性的预训练,然后用较小的数据集对其进行特定目的的微调。 使用大型语言模型的好处包括:一种模型可用于不同的任务;微调大型语言模型需要的领域训练数据较少;随着数据和参数的增加,大型语言模型的性能也在持续增长。 此外,视频还解释了传统编程、神经网络和生成模型的不同,以及预训练模型的LLM开发与传统的ML开发的区别。 在自然语言处理中,提示设计和提示工程是两个密切相关的概念,这两者都涉及创建清晰、简洁、富有信息的提示。视频中还提到了三种类型的大型语言模型:通用语言模型、指令调整模型和对话调整模型。每种模型都需要以不同的方式进行提示。 原始视频链接:

宝玉

114,612 просмотров • 3 лет назад