使用transformers加载decapoda-research/llama-7b-hf的踩坑记录。ValueError:TokenizerclassLLaMATokenizerdoesnotexistorisnotcurrentlyimported.解决办法：https://github.com/huggingface/transformers/issues/22222将tokenizer_config.json中LLaMATokenizer改为LlamaTokenizer。RecursionError:maximumrecursiondepthexceededwhilegettingth
配置Tomcat运行JavaWeb项目创建项目创建JavaWeb项目补全项目结构配置TomcatServer项目部署部署编译目录部署war包热部署热部署配置编译配置部署启动热部署创建项目创建JavaWeb项目ctrl+shift+p打开搜索Maven原型，并选择从maven原型创建新项目或者按如下方式：选择从Maven原型创建Web项目从maven-archetype-webapp原型创建项目接着选择原型版本、输入包名、项目名、选择项目存放位置注意：到此需要按一下回车来继续输入Y或者回车确认补全项目结构通过Maven原型创建的的项目目录结构是不完整的手动补全，新工程目录如下修改pom.xmlp
参考资料：unity官方文档：https://docs.unity3d.com/cn/current/Manual/ScriptingToolsIDEs.html安装unity1、打开unity中国官网下载，https://unity.cn/releases#undefined2、安装成功后，登录帐号。3、安装unity 推荐版本mac 配置C# 环境https://dotnet.microsoft.com/zh-cn/download在命令行输入dotnet -info，显示版本信息，说明安装成功。VS code安装C# 插件需配置3个插件：1）C#2）DebuggerforUnity3）U
LinuxCentos7修改为静态iP后重启网络服务遇到的问题重启网络：servicenetworkrestart /etc/init.d/networkrestart报错问题描述：Jobfornetwork.servicefailedbecausethecontrolprocessexitedwitherrorcode.See"systemctlstatusnetwork.service"and"journalctl-xe"fordetails. 查看cat/etc/sysconfig/network-scripts目录下的ifcfg-xxx（每台机器可能不一样，我的是ens
增加LLM上下文长度可以提升大语言模型在一些任务上的表现，这包括多轮长对话、长文本摘要、视觉-语言Transformer模型的高分辨4k模型的理解力以及代码生成、图像以及音频生成等。对长上下文场景，在解码阶段，缓存先前token的Key和Value（KV）需要巨大的内存开销，其次主流的LLM模型在推理的时候上下文长度都小于等于训练时的上下文长度。为了约束长文本时缓存先前KV的内存和计算量，很容易想到的方法是对KV进行加窗选择，这样可以限制参与当前token计算的KV历史数量，将内存和计算量约束在可控的范围内。Llama2官方支持的标准版模型（下称基座模型）上下文长度是是4k，而Chinese-
LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展(中文标记的新词汇)进而实现持续预训练、(init_model.py文件)实现过计算均值来扩展模型的嵌入层以适应新的词汇表，然后保存扩展后的模型、(prepare_pretrain_dataset.py文件)将原始数据集进行处理和切片并保存为JSONL格式和Arrow格式目录
我即将开始一个C++项目，但我还停留在基础上。我想使用(linux)Code::BlocksIDE，创建一个普通项目很容易。但是我想使用UnitTest++框架进行TDD，但我不知道如何干净利落地设置所有内容。我已经问过question关于放置UnitTest::RunAllTests()命令的位置，他们告诉我最好的位置是单独程序的main()。我如何在Code::Blocks中做到这一点？我想我需要创建2个项目:拥有自己的main()的“真实”项目；包含测试和main()的单元测试项目，其中包含UnitTest::RunAllTests()。然后以某种方式构建第一个项目并在其构建过程
当模板完全专用时，不需要复制成员函数。例如，在以下代码中，foo()只写一次。#includetemplateclassB{public:voidfoo();private:voidheader();};templatevoidB::foo(){//specializedcode:header();//genericcode:std::coutvoidB::header(){std::coutvoidB::header(){std::cout但是，对于偏特化，需要复制类定义和所有成员函数。例如:#includetemplateclassA{public:voidfoo();privat
1、LLaMa模型代码： GitHub-facebookresearch/llama:InferencecodeforLLaMAmodels 不同模型对参数规模要求不同，有7B、13B、30B(33B)和65B四个数据规模。ModelMP7B113B230B（33B)465B82、环境检查 （1）、检查CUDA环境是否已安装（没有的话先安装CUDA）： （2）、检查是否已安装Pytorch（没有的话先安装Pytorch）： 3、LLaMa模型下载： （1）、7B模型： nyanko7/LLaMA-7Batmain(huggingface.co) （2）、13B模型： elin
