接上篇【AI】RTX20606GUbuntu22.04.1LTS(JammyJellyfish)部署Chinese-LLaMA-Alpaca-2-CSDN博客前面的实验，chat.sh确认是运行在CPU模式下，未启用GPU支持重新编译llama.cppsudoaptinstallnvidia-cuda-toolkitcd~/Downloads/ai/llama.cppmakecleanmakeLLAMA_CUBLAS=1-j6故障：nvccfatal :Value'native'isnotdefinedforoption'gpu-architecture'查看gpu-arch修改Makefil
Python文件运行流程1.概述在Python中，我们可以通过一个py文件运行另一个py文件。这可以通过导入模块、调用函数或使用命令行等方式实现。本文将介绍如何在一个py文件中运行另一个py文件的几种方法，并提供相应的代码示例和详细注释。2.方法一：导入模块2.1步骤首先，我们需要将待运行的py文件作为一个模块，在当前py文件中导入它。然后，我们可以通过调用该模块中的函数或访问该模块中的变量来执行相应的代码。2.2代码示例#导入模块importanother_module#调用函数或访问变量another_module.some_function()print(another_module.s
PY系列离线烧录器，目前支持PY32F002A/002B/002/003/030/071/072/040/403/303各封装、不同FLASH大小型号。PY离线烧录器需要搭配上位机软件使用，上位机软件可以在芯岭技术官网上下载，还包括了离线烧录器的使用说明。PY离线烧录器使用MINIUSB线供电，烧录器仅提供3.3V的SWD烧录。需连接SWD_VCC，SWD_GND，SWCLK，SWDIO。分别对应被烧录芯片的VCC，GND，SWCLK，SWDIO。PY系列离线烧录器与烧录机台通讯需连接6根线，分别为机台电源正极，机台电源负极，烧录成功，烧录失败，开始烧录，烧录中。下文是对新版PY系列离线烧录器
LINUX系统，在Anaconda虚拟环境中pipinstall包报错报错的具体信息：Preparingmetadata(setup.py)...errorerror:subprocess-exited-with-error×pythonsetup.pyegg_infodidnotrunsuccessfully.│exitcode:1╰─>[15linesofoutput]The'sklearn'PyPIpackageisdeprecated,use'scikit-learn'ratherthan'sklearn'forpipcommands.Hereishowtofixthiserrorin
1.为什么要对Yuan2.0做微调？ Yuan2.0（https://huggingface.co/IEITYuan）是浪潮信息发布的新一代基础语言大模型，该模型拥有优异的数学、代码能力。自发布以来，Yuan2.0已经受到了业界广泛的关注。当前Yuan2.0已经开源参数量分别是102B、51B和2B的3个基础模型，以供研发人员做进一步的开发。LLM（大语言模型）微调方案是解决通用大模型落地私有领域的一大利器。基于开源大模型的微调，不仅可以提升LLM对于指令的遵循能力，也能通过行业知识的引入，来提升LLM在专业领域的知识和能力。当前，学界和业界已经基于LLM开发及实践出了众多的微调方法，如指令
自从LLaMA被提出以来，开源大型语言模型（LLM）的快速发展就引起了广泛研究关注，随后的一些研究就主要集中于训练固定大小和高质量的模型，但这往往忽略了对LLM缩放规律的深入探索。开源LLM的缩放研究可以促使LLM提高性能和拓展应用领域，对于推进自然语言处理和人工智能领域具有重要作用。在缩放规律的指导下，为了解决目前LLM缩放领域中存在的不明确性，由DeepSeek的AI团队发布了全新开源模型LLMDeepSeekLLM。此外，作者还在这个基础模型上进行了监督微调（SFT）和直接偏好优化（DPO），从而创建了DeepSeekChat模型。在性能方面，DeepSeekLLM67B在代码、数学和推
要从头设置好一台可用于开发的树莓派，可以参考树莓派4B无屏幕，连接WiFi、SSH、VNC，系统换源、pip换源，安装中文输入法Python虚拟环境树莓派（或者说arm平台）使用Python虚拟环境的正确方式是使用pipenv，官网教程贴在这里pipenv-PyPi，建议先看懂，再进行树莓派的Python相关开发PyQt5或者PySide2，只能安装在系统目录，不能在虚拟环境中使用。但是如果用pipenv，在创建环境时加上--site-packages，就能启用系统已安装的Python库pipenv--python3--site-packages准备工作安装PyQt5或者PySide2之前，建
深度学习自然语言处理原创作者：cola随着各种各样增强版LLaMA的出现，Mixture-of-Expert(MoE)类模型越来越受大家关注。而LLaMA-MoE正是基于LLaMA系列和SlimPajama的MoE模型。它显著的一个好处是减小了模型大小，降低了训练代价。通过以下两个步骤进行构建：将LLaMA的FFNs划分为稀疏专家，并为每层专家插入top-K个门。使用来自ShearedLLaMA的优化数据采样权重和来自SlimPajama的过滤数据集持续预训练初始化的MoE模型。在这些阶段之后，模型可以保持其语言能力并将输入传递给特定的专家。同时，只有部分参数被激活。目前模型的权重以及构建和训
我只用的安装命令如下：pipinstallopencv-py 报错提示：找不到满足需求的版本的错误，可能是由于您使用的是错误的包名称。原因和解决方法：opencv-python安装包的正式名称是opencv-python，因此正确的安装命令应该为：pipinstallopencv-python如果仍然遇到问题，可以使用以下命令清除pip缓存并重试：pipcachepurgepipinstallopencv-python这个命令会清除本地pip缓存中的所有包，然后重新安装opencv-python。
文章目录Docker安装Superset流程1.首先获取镜像2.生成SSL3.创建Superset容器4.更新数据库5.测试访问SupersetDocker安装Superset流程1.首先获取镜像dockerpullamancevice/superset2.生成SSL接下来我们运行一些额外的程序：opensslrand-base6442生成一串复杂的字符串：nzUP0CMXcCaQI+fQ2XZIJLp1aQJLBA/bJXk/dZQFtMeicMHe/5btzRus3.创建Superset容器创建容器，并且指定用户密码：dockerrun-d--namesuperset-p8088:8088
