ChatRWKV 类似于 ChatGPT，但由 RWKV（100% RNN）语言模型提供支持，并且是开源的。希望做“大规模语言模型的 Stable Diffusion”。
目前 RWKV 有大量模型，对应各种场景、各种语言：
- Raven 模型：适合直接聊天，适合 +i 指令。有很多种语言的版本，看清楚用哪个。适合聊天、完成任务、写代码。可以作为任务去写文稿、大纲、故事、诗歌等等，但文笔不如 testNovel 系列模型。
- Novel-ChnEng 模型：中英文小说模型，可以用 +gen 生成世界设定（如果会写 prompt，可以控制下文剧情和人物），可以写科幻奇幻。不适合聊天，不适合 +i 指令。
- Novel-Chn 模型：纯中文网文模型，只能用 +gen 续写网文（不能生成世界设定等等），但是写网文写得更好（也更小白文，适合写男频女频）。不适合聊天，不适合 +i 指令。
- Novel-ChnEng-ChnPro 模型：将 ChnEng-ChnPro 在高质量作品微调（名著，科幻，奇幻，古典，翻译，等等）。
HuggingFace Gradio Demo (14B ctx8192)：https://huggingface.co/spaces/BlinkDL/ChatRWKV-gradio
Raven (7B 在 Alpaca 等上微调) Demo：https://huggingface.co/spaces/BlinkDL/Raven-RWKV-7B
RWKV pip package：https://pypi.org/project/rwkv/
更新 ChatRWKV v2 和 pip rwkv 包（0.7.3）：
使用 v2/convert_model.py 将模型转换为策略，以加快加载速度并节省 CPU 内存。
### Note RWKV_CUDA_ON will build a CUDA kernel ("pip install ninja" first).
### How to build in Linux: set these and run v2/chat.py
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
### How to build in win:
Install VS2022 build tools (https://aka.ms/vs/17/release/vs_BuildTools.exe select Desktop C++). Reinstall CUDA 11.7 (install VC++ extensions). Run v2/chat.py in "x64 native tools command prompt".
下载 RWKV-4 权重： https://huggingface.co/BlinkDL（使用 RWKV-4 模型。勿使用 RWKV-4a 和 RWKV-4b 模型。）
RWKV Discord https://discord.gg/bDSBUMeFpc
Twitter: https://twitter.com/BlinkDL_AI
RWKV LM: https://github.com/BlinkDL/RWKV-LM (解释、微调、训练等)
RWKV in 150 lines (模型、推理、文本生成): https://github.com/BlinkDL/ChatRWKV/blob/main/RWKV_in_150_lines.py
ChatRWKV v2：具有 "stream" 和 "split" 策略，以及 INT8。3G VRAM 足以运行 RWKV 14B https://github.com/BlinkDL/ChatRWKV/tree/main/v2
os.environ["RWKV_JIT_ON"] = '1' os.environ["RWKV_CUDA_ON"] = '0' # if '1' then use CUDA kernel for seq mode (much faster) from rwkv.model import RWKV # pip install rwkv model = RWKV(model='/fsx/BlinkDL/HF-MODEL/rwkv-4-pile-1b5/RWKV-4-Pile-1B5-20220903-8040', strategy='cuda fp16') out, state = model.forward([187, 510, 1563, 310, 247], None) # use 20B_tokenizer.json print(out.detach().cpu().numpy()) # get logits out, state = model.forward([187, 510], None) out, state = model.forward([1563], state) # RNN has state (use deepcopy if you want to clone it) out, state = model.forward([310, 247], state) print(out.detach().cpu().numpy()) # same result as above
https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv-4-raven/blob/main/RWKV-4-Raven-14B-v7-Eng-20230404-ctx4096.pth：
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ChatRWKV是对标ChatGPT的开源项目，希望做大规模语言模型的Stable Diffusion，测试很一段时间确实很像ChatGPT，从使用方法和内容结果上都很相似，但是还有一些差异。 准备工作 下载源码 BlinkDL/ChatRWKV，下载完毕之后获取对应的模型Hugging BlinkDL 模型地址。自己根据自己的实际情况下载对应的模型文件，最后-数字都是该模型的参数。
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本章介绍 Docker 开源的项目。随着 Docker 功能的越来越多，Docker 也加快了开源的步伐，Docker 未来会将引擎拆分为更多开放组件，对用于组装 Docker 产品的各种新型工具与组件进行开源并供技术社区使用。
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LTalk聊天室 LTalk 是一个网页版在线聊天网站，主要功能有：加好友，处理好友请求，与好友聊天，创建群组，群组聊天，世界聊天等等，界面借鉴微信相关布局与配色，对用户友好，使用简单。 https://github.com/octopuszy/LTalk-swoole 微信小程序 抢红包问题 聊天室开发
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人们出于不同的目的来创建开源项目，可不论目的是什么，过程都是一样的。 首先，我们需要为我们的项目取一个名字。 然后，为我们的开源项目选择一个合适的 LICENSE 然后再去创建项目 取一个好的名字 取名字，从来就不是一件容易的事。 因此，我就长话短说，一般就是取一个有意义的名字，当然没有意义也没有任何问题。 通常而言，如果自己计划有一系列的开源项目，那么我们可以保持一定的命名规则。 挑选好 LIC
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谁知道这是哪个开源项目搭建的 项目技术 Vue3+elementPULS java端也有的 去找过 但是没找 有知道的告诉一下
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我已经看到了JDK发行版可以运行`javac-source1.6-target1.5`的编译选项。我理解来源和目标的单独选项。我不明白为什么源版本比目标版本高。为旧目标编译代码是有意义的。但是在这种情况下，为什么我们不使用我们希望能够运行的最古老目标的-source
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本文向大家介绍学习php开源项目的源码指南，包括了学习php开源项目的源码指南的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一。先把源代码安装起来，结合它的文档和手册，熟悉其功能和它的应用方式。 二。浏览源代码的目录结构，了解各个目录的功能。 三。经过以上两步后相信你对这个开源的产品有了一个初步的了解了，那现在就开始分析它的源码吧。这一步我们开始分析源代码框架。例如入口方式是单入口还是多入口，页面之间