使用pip默认的镜像在国外，网络连接较差，下载速度比较慢D:\pythonProject3\Django>pipinstallDjango==2.1.3CollectingDjango==2.1.3DownloadingDjango-2.1.3-py3-none-any.whl(7.3MB)|█████████████|3.0MB15kB/seta0:04:46ERROR:Operationcancelledbyuser此时，我们可以把源改为清华源，具体操作如下：D:\pythonProject3\Django>pipconfigsetglobal.index-urlhttps://pypi.
引言前段时间，清华公布了中英双语对话模型ChatGLM-6B，具有60亿的参数，初具问答和对话功能。最！最！最重要的是它能够支持私有化部署，大部分实验室的服务器基本上都能跑起来。因为条件特殊，实验室网络不通，那么如何进行离线部署呢？经过一下午的折腾终于搞定了，总结了这么一个部署文档供大家讨论学习。除去下载模型以及依赖包的时间，部署十分钟搞定！！让我们冲~~前提条件CUDAVersion11.0，内存32G或者显卡内存8G+8G机器内存及以上。安装Miniconda1.1获取安装包方法一、把Miniconda安装包、ChatGLM-6B模型、webui项目、项目依赖包都放到网盘里面了，可以直接通
在Ubuntu20.04中，可以通过以下步骤将系统的apt源更改为清华源：打开终端，输入以下命令备份系统默认的源列表文件：sudocp/etc/apt/sources.list/etc/apt/sources.list.bak执行以下命令编辑源列表文件：sudovi/etc/apt/sources.list在打开的文件中，将默认的源地址替换为清华源地址。清华源地址如下：debhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/focalmainrestricteduniversemultiversedeb-srchttps://mirrors.tuna.ts
CSDN话题挑战赛第2期参赛话题：学习笔记🔶 个人主页：神仙阿姨的博客🔴 分享网站：《Python自学网》👉👉适合新手入门到精通 | python全栈体系课程 | WEB开发 | 爬虫 | 自动化运维 | 自动化测试💘 免费专栏：《 “工具类“—下载安装使用》🙏如果觉得博主文章对你有所帮助的话，还望大家多多支持呀！关注 | 点赞 | 收藏 | 评论注：如果想要在VMware虚拟机中安装Ubuntu系统，可以参考博主的另外两篇文章，链接如下：VMware虚拟机安装Ubuntu22.04系统教程（图文步骤，贼详细）VMware虚拟机下载与安装教程（详细的很，一看就懂）前言：为什么要在这个“清华大学
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方法一：命令行配置清华镜像站帮助文档：清华镜像站地址1.1添加源condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/maincondaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/rcondaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2condaconfig--addhttps://mirrors.a
1下载ubuntu系统镜像的国内源地址一个不行换一个下载ubuntu系统镜像的国内源地址，超快国内镜像源（阿里、网易、清华、中科大）ubuntu20.04下载地址：清华源https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ 中科大源http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-releases/20.04/ 阿里云开源镜像站http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-releases/20.04/ 兰州大学开源镜像站http://mirror.lzu.edu.cn/ubuntu-releases/20.04/ 北京理工大学开源h
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由于当前先进的LLM采用了顺序解码方式，即一次生成一个词语或短语。然而，这种顺序解码可能花费较长生成时间，特别是在处理复杂任务时，会增加系统的延迟。受人类思考和写作过程的启发，来自清华微软的研究人员提出了「思维骨架」（SoT），以减少大模型的端到端的生成延迟。图片论文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.15337.pdfSoT引导LLM，首先生成答案的骨架，然后进行并行API调用或分批解码，并行完成每个骨架点的内容。SoT不仅大大提高了速度，在11个不同的LLM中可达2.39倍，而且还可能在多样性和相关性方面提高多个问题类别的答案质量。研究人员称，SoT是以数据为中心优
这段时间，开源大语言模型（LLM）可谓是进步飞快，像是LLaMA和Vicuna等模型在各种语言理解、生成任务上展现了极佳的水平。然而，当它们面对更高级别的任务，例如根据用户指令使用外部工具（API）时，仍然有些力不从心。为了解决这个问题，面壁智能联合来自TsinghuaNLP、耶鲁、人大、腾讯、知乎的研究人员推出ToolLLM工具学习框架，加入OpenBMB大模型工具体系「全家桶」。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2307.16789.pdf数据与代码链接：https://github.com/OpenBMB/ToolBench开源模型下载链接：https://huggi
