在Kubernetes(K8S)领域,glm4 是一个非常常见的关键词,它在实际的开发工作中被广泛应用。现在让我们来详细探讨一下 glm4 是否开源的问题,并指导新手开发者如何实现。
### glm4 开源流程
首先,让我们通过以下表格展示整个开源流程的步骤:
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1. | 在浏览器中搜索 glm4 |
| 2. | 找到 gl
一 引言2024年6月,智谱AI发布的GLM-4-9B系列开源模型,在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中,GLM-4-9B和GLM-4-9B-Chat均表现出超越Llama-3-8B的卓越性能。并且,本代模型新增对26种语言的支持,涵盖日语、韩语、德语等。除此之外,智谱AI还推出了支持1M上下文长度的GLM-4-9B-Chat-1M模型和基于GLM-4-9B的多模态模型。以下为GL
一 引言 2024年6月,智谱AI发布的GLM-4-9B系列开源模型,在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中,
GLM-4-9B 是智谱 AI 推出的最新一代预训练模型 GLM-4 系列中的开源版本。在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集
本文详细描述了如何在g8i CPU服务器上使用vllm部署小参数量大模型,glm-4-9b-chat,并通过Prompt构建了一个简单学习助手应用。
本文基于Python语言,描述OpenGL的变换
1. 概述本文基于Python语言,描述OpenGL的变换笔者这里不过多描述每个名词、函数和细节,更详细的文档可以参考:变换 - LearnOpenGL CN (learnopengl-cn.github.io)2. 导入GLM平移、旋转、缩放等变换主要是使用变换矩阵来实现OpenGL Mathematics
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2023-07-05 13:14:36
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现在的基准测试,更多像商品宣传图,无法判断真实样子,使用一遍之后,知道模型下限在哪里!GLM-4 工具调用,逻辑推理比
数据产生上一篇文章中使用的是仿真数据,然而在真实数据中往往存在许多异常值,本文向仿真数据中添加一些异常值来探讨如何增加线性回归的鲁棒性。%matplotlib inline
import pymc3 as pm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np像上一篇文章一样构造防止数据,但是添加一些异常值。size = 100
true_in
GLM 广义线性模型George Box said: “All models are wrong, some are useful”1. 始于 Linear Model作为 GLM 的基础,本节 review 经典的 Linear Regression,并阐述一些基础 term。 我们线性回归的基本如下述公式,本质上是想通过观察 x,然后以一个简单的线性函数 h(x) 来预测 y: y=h(x)
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2023-10-20 16:33:18
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自 2023 年 3 月 14 日开源 ChatGLM-6B 以来,GLM 系列模型受到广泛关注和认可。特别是 ChatGLM3-6B开源以后,开引入了大语言模型进入数据筛选流程,...
在上述类定义中,我们分别重写了构造函数和 _call 函数: 对于构造函数,我们在对象实例化的一开始加载本地部署的 ChatGLM4 模型,从而避免每一次调用都需要重新加载模型带来
考虑到部分同学配置环境可能会遇到一些问题,我们在 AutoDL 平台准备了 GLM-4 的环境镜像,该镜像适用于本教程需要 GLM-4 的部署
LoraConfig这个类中可以设置很多参数,但主要的参数没多少,简单讲一讲,感兴趣的同学可以直接看源码。task_type:模型类
# Python 安装glm
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## 1. 简介
在开始之前,我们先了解一下什么是glm。glm是一个强大的Python库,它提供了许多用于线性模型的功能。它可以用于数据分析、机器学习和统计建模等领域。
在本篇文章中,我们将指导你如何安装glm。
## 2. 安装步骤
下面是安装glm的步骤:
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[安装
原创
2023-09-01 03:46:13
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# 如何在Python中实现GLM(广义线性模型)
广义线性模型(Generalized Linear Models, GLM)是一种广泛使用的统计模型。通过使用Python,你可以轻松地实现GLM。在本篇文章中,我们将逐步引导你实现GLM,并在每一步提供详细的代码示例和注释。
## 实现步骤概述
以下是实现GLM的简要流程:
| 步骤 | 描述
glog的简单入门,glog虽然在配置参数方面比较麻烦,但是在小规模程序中,由于其简单灵活,也许会有优势。glog 是google的开源日志系统,相比较log4系列的日志系统,它更加轻巧灵活,而且功能也比较完善。 结合之前看的一些资料, 这里简单对其做个简介。 1,
最新版本:0.3.1 http://code.google.com/p/google-g
# Python GLM库: 线性回归模型的利器
是一种统计模型,用于建立因变量和自变量之间的关系。在GLM中,因变量的
原创
2023-10-20 10:56:13
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通过在结构上的调整,结合了GPT和BERT类模型的优点,且模型规模和复杂度没有提升。
原创
2023-04-16 08:28:13
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# 使用Python实现加权广义线性模型(GLM)
加权广义线性模型(GLM)是一种用于回归分析的统计模型。它将线性模型与广义线性模型结合,允许对不同观察值施加不同的权重。在本教程中,我将引导你逐步实现加权GLM,使用Python及其相关库。
## 流程概述
下面是实现加权GLM的步骤:
| 步骤 | 描述 |
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