Параметр Эффективная точная настройка 4-битного квантованного чата Llama-2-7b-Chat на наборе данных Flytech/python-codes-25k. — Язык(и) (NLP): английский — Лицензия: openrail — Квантизация: GPTQ 4 бита — PEFT: LoRA — Точная настройка на основе модели TheBloke/Llama-2-7b-Chat-GPTQ — Набор данных: Flytech/python-codes-25k Рассмотрение эффективности квантования и PEFT. Реализован как личный проект. Сгенерированный результат: напишите программу Python для реализации кластеризации K-средних. Программа должна принимать два обязательных аргумента: k и данные, где k — количество кластеров, а данные — это двумерный массив, содержащий точки данных k = 3 data = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]] Готово к действию! Давайте сделаем это! Эта программа принимает два обязательных аргумента: k и данные, где k — количество кластеров, а данные — это двумерный массив, содержащий точки данных. Программа инициализирует центроиды случайным образом, а затем перебирает точки данных, чтобы вычислить расстояние между каждой точкой данных и каждым из центроидов. Затем программа присваивает каждую точку данных ближайшему центроиду на основе рассчитанного расстояния. Наконец, программа возвращает назначения кластера для каждой точки данных. Обратите внимание, что эта программа использует евклидово расстояние…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Языки программирования:
Python
Задача: Генерация текста
Автор: SwastikM
Теги: peft, text2code, LoRA, GPTQ, Llama-2-7B-Chat, text2python, instruction2code, nl2code
Лайков: 4 | Загрузок: 8
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
