【机器学习】Google开源大模型Gemma2：原理、微调训练及推理部署实战
一、引言 Gemma 是 Google 推出的轻量级、先进的开放模型系列，采用与 Gemini 模型相同的研究成果和技术构建而成。它们是仅使用解码器的文本到文本大型语言模型（提供英语版本），为预训练变体和指令调整变体具有开放权重。Gemma 模型非常适合各种文本生成任务，包括问题解答、摘要和推理。由于它们相对较小，因此可以将其部署在资源有限的环境（如笔记本电脑、桌面设备或您自己的云基础架...
【机器学习】Qwen2大模型原理、训练及推理部署实战
一、引言 刚刚写完【机器学习】Qwen1.5-14B-Chat大模型训练与推理实战 ，阿里Qwen就推出了Qwen2，相较于Qwen1.5中0.5B、1.8B、4B、7B、14B、32B、72B、110B等8个Dense模型以及1个14B（A2.7B）MoE模型共计9个模型，Qwen2包含了0.5B、1.5B、7B、57B-A14B和72B共计5个尺寸模型。从尺寸上来讲，最关键的就是推出...
【机器学习】GLM4-9B-Chat大模型/GLM-4V-9B多模态大模型概述、原理及推理实战
一、引言 周一（6.3）写完【机器学习】Qwen1.5-14B-Chat大模型训练与推理实战 ，周二（6.4）首次拿下CSDN热榜第一名，周三（6.5）清华智谱宣布开源GLM-4-9B，今天周四（6.6）马不停蹄开始部署实验+码字。 自ZHIPU AI于2023年3月14日发布ChatGLM-6B，截止目前，该系列已经发布了4代：ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B、Ch...
机器学习算法原理与应用：深入探索与实战
一、引言 在当今的信息时代，机器学习（Machine Learning, ML）已经成为推动科技发展的重要引擎。从自动驾驶汽车到智能语音助手，从个性化推荐系统到金融风险控制，机器学习无处不在，它的应用已经深入到我们生活的方方面面。本文将深入探讨机器学习算法的原理，并结合实际应用案例，展...
机器学习之KMeans聚类算法原理（附案例实战）
KMeans聚类 什么是聚类任务1 无监督机器学习的一种2 目标将已有数据根据相似度划分到不同的簇3 簇内样本彼此之间越相似，不同簇的样本之间越不相似，就越好为什么叫KMeans聚类1 也可以叫K均值聚类2 K是最终簇数量，它是超参数，需要预先设定3 在算法计算中会涉及到求均值 KMeans流程1 随机选择K个簇中心点2 样本被分配到离其最近的中心点3 K个簇中心点根据所在簇样本，以求平均值的.....
机器学习原理与实战 | 线性回归与逻辑回归
1. 基础概念1.1 学习曲线通过学习曲线可以观测模型准确度与训练数据集大小的关系，其要表达的内容是当训练数据集增加时，模型对训练数据集拟合的准确性以及交叉验证数据集预测的准确性的变化规律%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npn_dots = 200 X = np.linspace(0, 1, n....
机器学习原理与实战 | SVM（支持向量机）实践
%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np1. 二维SVM分类例子from sklearn.datasets import make_blobs X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, random_state=0...
机器学习原理与实战 | PCA降维实践
%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np1. PCA介绍1.1 概念思想：dots = np.array([[1, 1.5], [2, 1.5], [3, 3.6], [4, 3.2], [5, 5.5]]) def cross_point(x0, y0): """ 1. line1...
机器学习原理与实战 | K近邻算法实践
%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npKNN算法中，其算法参数是K，参数选择需要根据数据来决定。K值越大，模型的偏差越大，对噪声数据越不敏感，当K值很大时，可能造成模型欠拟合；K值越小，模型的方差就会越大，当K值太小，就会造成模型过拟合。K-近邻算法有一些变种，其中之一就是可以增加邻居的权重。默认....
机器学习原理与实战 | K-means聚类算法实践
%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np1. K-均值算法介绍from sklearn.datasets import make_blobs # 产生聚类数据集 X, y = make_blobs(n_samples=200, # 样本数 n_features=...
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