随笔分类 - 课程笔记
摘要:目录1. 基本概念2. 准备工作2.1 创建cuda12.2-conda的开发机2.2 环境准备2.3 安装xtuner2.4 模型准备3. 快速开始3.1 微调前3.2 指令跟随微调3.2.1 准数据文件3.2.2 准备配置文件3.2.2.1 列出支持的配置文件3.2.2.2 复制一个预设的配置文
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摘要:目录1. 前置知识2. 环境、模型准备2.1 配置开发机环境2.2 安装 Llamaindex2.3 下载 Sentence Transformer 模型2.4 下载 NLTK 相关资源3. LlamaIndex HuggingFaceLLM4. LlamaIndex RAG5. LlamaInde
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摘要:目录案例描述0、前期准备0.1 环境配置创建虚拟环境0.2 创建项目路径0.3 安装必要软件1、模型部署1.1 获取模型1.2 部署模型为OpenAI server1.3 图形化界面调用2、提示工程(Prompt Enginerring)2.1 什么是prompt2.2 什么是提示词工程2.3 提示
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摘要:目录1. 概览2. 环境配置2.1 创建开发机和conda环境2.2 安装——面向GPU的环境安装3. 数据准备3.1 评测数据集3.2 InternLM和ceval 相关的配置文件4. 启动测评4.1 使用命令行配置参数法进行评测4.2 使用配置文件修改参数法进行评测 1. 概览 在 OpenCo
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摘要:目录创建开发机环境配置Cli Demo 部署 InternLM2-Chat-1.8B 模型 创建开发机 我们选择 10% 的开发机,镜像选择为 Cuda-12.2。在输入开发机名称后,点击创建开发机 环境配置 在 /root/share/pre_envs 中配置好了预置环境 icamp3_demo
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摘要:目录过往一年历程1. 核心技术2.大海捞针实验3、人机解决方式的差别全链路开源生态1 数据2 开源数据处理工具箱3 预训练4 微调xtuner5 评测6 部署7智能体8项目 过往一年历程 7b可以应对中小企业业务,但20b才有涌现现象 1. 核心技术 2.大海捞针实验 超长文本内容中的问答正确度 3
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摘要:目录Python实现wordcountVscode连接InternStudio debug笔记 Python实现wordcount import string def wordcount(text): # 去掉标点符号,并将文本转换为小写 text = text.translate(str.make
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摘要:目录闯关任务 完成SSH连接与端口映射并运行hello_world.py 闯关任务 完成SSH连接与端口映射并运行hello_world.py 1 在远程主机上建立hello_python.py程序并运行,查看程序运行的端口: import socket import re import gradi
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