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Large Language Model（LLM）的風潮席捲全球，大家都在努力嘗試使用LLM來建造各式各樣的應用，但LLM本身所需要的計算量很大，沒有足夠的資源是跑不起來的，好在網路上有很多大神們在嘗試只使用少量的把LLM給跑起來，這篇文章介紹一下如何使用CPU的資源就將Llama2跑起來。

隨著大型語言模型（LLM）的蓬勃發展，各式各樣的應用也隨之而來，但如果想要為自己的應用而fine-tune LLM的話，除了更新整個LLM的參數外，還有很多只訓練少量參數的方法，這篇文章簡單介紹一些有效率調整參數的方法。

在ChatGPT出來以前有一波使用機器學習產生圖片的熱潮，這篇文章記錄一下如何在本機上面使用Stable Diffusion來產生圖片。

隨著LLaMA的推出，有越來越多人基於該模型做了各式各樣的調校，而Vicuna是其中的一種，這篇文章記錄一下如何在自己的機器上面將Vicuna跑起來。

這篇文章記錄一下如何用spark內建的accumulator把在executor的資訊帶回driver上。

這篇文章記錄一下看完這篇paper的筆記。

在先前的文章裡面，使用了Google apps script來在Google sheet裡面顯示html，而Google apps script還可以做到更多的事情，這篇文章簡單介紹一下Google apps script是什麼，並如何使用它操作Google calendar。

這篇文章簡單紀錄xsv，一個處理csv檔案的command line工具的使用範例。