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《【AI绘画教程】从MJ到SD，九周精通AI绘画，MJ基础至SD模型训练全方位教学》 | 简介：【AI绘画教程】从MJ到SD，九周精通AI绘画，MJ基础至SD模型训练全方位教学这本书带给读者一个新鲜的视角，无论是在探索历史、社会还是文化方面，它都能为你提供独特的深度和思考。每一页都充满了智慧和启发，是对知识渴望者的不二之选。 | 标签：#书籍 #【AI #阅读 | 文件大小：NG | 链接：

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：一站式大模型训练及应用构建的解决方案，其覆盖了从数据处理到模型评估、从训练到部署、从想法到服务等整个流程。在本项目中，用户可以轻松地通过本项目进行模型训练并一键生成所需的产品服务。 本项目的优势主要体现在以下三点: 总结了不同应用场景下的专业知识和最佳实践，以保证模型在实际生产中的表现优异。 集成了高性能模型并行框架，有效地减少了训练和推理时的算力开销。 用户可以基于自身需要定制化模型及服务，便捷且自由度高。

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：大语言模型裁剪工具。通过对大语言模型的冗余词表进行裁剪，减少模型参数量，降低显存占用，提升训练速度，并且能够保留预训练中学习到的知识。 大语言模型(LLM, Large Language Model)犹如雨后春笋般，其虽然效果惊艳，但参数量巨大，让普通玩家望而却步。 如今的大语言模型大多为多语种大预言模型(Multilingual Large Language Model)，如LLaMA、mT5、Bloom等，其词表规模巨大，占据非常大部分的模型参数，如Bloom具有25万词表。 在训练模型时，词表权重将会消耗非常大的显存，降低训练速度，产生OOM的现象。 但在许多下游任务中，一般只会用到一两种语言，例如在中文场景中，一般只会用到中英文。 我们可以对大语言模型的词表进行裁剪，只留下所需的部分，这样不仅能够充分保留模型的预训练知识，并且能够使用更少的显卡进行下游任务的finetune，提升训练效率。 | #工具

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