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图解大模型训练之：张量模型并行(TP)，Megatron-LM

2.2 MLP层的通讯量分析由2.1的分析可知，MLP层做forward时产生一次AllReduce，做backward时产生一次AllReduce。

开源模型

使用ChatGPT检查论文引用、提高研究深度

在学术研究和数据分析的过程中，提高论文质量是每位研究者的追求。

ChatGPT 案例

从0到1基于ChatGLM-6B使用LoRA进行参数高效微调

之前尝试了基于LLaMA使用LoRA进行参数高效微调，有被惊艳到。

大模型

发现一个好东西，一键本地运行各种大模型！包括最新的Qwen1.5

比如，我之前搞了一个叫Jarvis的一键运行包，想着可以集成各种最新的大模型。

Qwen1.5 大模型

使用 ChatGPT + Claude 撰写成功的商业计划书

Claude 深入分析了个性化健身应用市场，涉及历史进展、现状、新兴技术、目标人群、业务战略和未来展望。

工作

Python状态机：优雅处理复杂业务逻辑的利器

比如游戏角色可能有站立、行走、跳跃等状态，订单可能有待支付、已支付、已发货等状态。

Python状态机设计模式

AI绘画：InstantID 一键运行包和在线Colab脚本！

除了配置运行难度搞一点之外，从应用的角度来说，完成度是真的非常高了。

InstantID 文生图

分享使用SDXL 1.0模型的一些技巧和心得

今天这个文章，我要和大家分享一些使用SDXL 1.0模型的小技巧。

文生图

大模型量化：什么是模型量化，如何进行模型量化

通过深度学习，我们可以得到用于处理各种任务的高性能模型，这些模型大多都很复杂、一般只适合在GPU上进行推理，并不适合在板端进行推理，然而在实际应用时，很多场景都需要将模型部署到板端。

大模型

让AI帮你读财报：Reportify让你看得清、聊得深

Reportify是一款帮助人们解读公司财报的AI分析工具。

Reportify 读财报

prompt中的分隔符号的正确使用方法

它们帮助AI模型解析和理解我们的查询，确保我们得到的响应是精确和相关的。

prompt 分隔符

Stable Diffusion

Stable diffusion三步搞定——场景定制化

在工作上能将所设想的草图通过control net插件进行百分之百的还原，可以说大大的提高了出图质量及数量。

AI图片

国外报告90%的AI类产品公司已经实现盈利，而国内大模型和AIGC的访谈说太卷了

国内大模型行业的发展情况：行业内卷严重，商业化难题突出，技术挑战仍存。”

大模型

向量数据库不是一个单独的数据库分类

随着生成式AI的飞速发展，很大一部分的查询会以“密集向量搜索”的方式执行。

大模型向量数据库

利用AI技术自动化爬取网页数据的利器——MLScraper

MLScraper可以用于各种数据抓取和分析任务，包括网页内容提取、数据挖掘、舆情分析等。

MLScraper Python库

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