这个存储库包含我用HuggingFace的Transformers库制作的演示。

这个存储库包含我使用Transformers库制作的演示🤗 拥抱脸。目前，所有这些都在PyTorch中实现。
注：如果您不熟悉HuggingFace和/或Transformers，我强烈建议您查看我们的免费课程，该课程向您介绍了几种Transformer架构（如BERT、GPT-2、T5、BART等），以及HuggingFace库的概述，包括Transformers、Tokenizer、Dataset、Accelerate和hub。

该存储库包含用于编码、预训练和微调类似GPT的LLM的代码，是《构建大型语言模型（从头开始）》一书的官方代码存储库。

（如果您从Manning网站下载了代码包，请考虑访问GitHub上的官方代码库，网址为https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch.)

构建UI组件可能是一项艰巨的任务。OpenUI旨在使流程变得有趣、快速和灵活。这也是我们在W&B使用的一个工具，用于测试和原型化我们的下一代工具，以便在LLM的基础上构建强大的应用程序。

Overview

Jina允许您构建通过gRPC、HTTP和WebSockets进行通信的多模式人工智能服务和管道，然后将其扩展并部署到生产中。您可以专注于您的逻辑和算法，而不必担心基础设施的复杂性。

TensorRT-LLM

https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM

TensorRT-LLM为用户提供了一个易于使用的Python API，以定义大型语言模型（LLM）并构建包含最先进优化的TensorRT引擎，从而在NVIDIA GPU上高效地执行推理。TensorRTLLM还包含用于创建执行这些TensorRT引擎的Python和C++运行时的组件。

https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/f430a4b447ef4cba22698902d43eae0debf08594/tensorrt_llm/models/qwen

https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/f430a4b447ef4cba22698902d43eae0debf08594/examples/qwen

TensorRT-LLM

https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM

TensorRT-LLM为用户提供了一个易于使用的Python API，以定义大型语言模型（LLM）并构建包含最先进优化的TensorRT引擎，从而在NVIDIA GPU上高效地执行推理。TensorRTLLM还包含用于创建执行这些TensorRT引擎的Python和C++运行时的组件。

In this blog post, we’ll look at 16 of the best open-source bug tracking tools, highlighting their key features and ideal use cases.

TL;DR:

• Bug跟踪工具对于内部QA、测试版测试、UAT、客户审查和最终批准至关重要。
• 这些工具的开源版本包括BugZilla、MantisTB、The Bug Genie和OpenProject。
• 将这些漏洞跟踪解决方案与报告工具相结合，是以开源方式发布高质量软件的两全其美。

Read on for details 👇

任何人开发过的每个网站、应用程序或软件都有漏洞。

在网站和软件开发中，即使有熟练的开发人员，错误和错误也是不可避免的。

如果不加以检查，这些错误可能会给您的客户、他们的客户和最终用户带来重大问题。

错误使网站和应用程序无法正常工作，这意味着它们对用户不友好。

客户点击其他地方。删除下载。放弃推车。