LMDeploy 量化部署进阶实践设置最大kv cache缓存大小MDeploy的kv cache管理器可以通过设置--cache-max-entry-count参数，控制kv缓存占用剩余显存的最大比例。默认的比例为0.8lmdeploy chat /root/models/internlm2_5-7b-chat --cache-max-entry-count 0.4LMDeploy 规定&nbs
评测本地模型通过命令评测 InternLM2.5-1.8B-Chat 模型在 C-Eval 数据集上的性能。由于 OpenCompass 默认并行启动评估过程，我们可以在第一次运行时以 --debug 模式启动评估，并检查是否存在问题。在 --debug 模式下，任务将按顺序执行，并实时打印输出。python run.py --datasets ceval_gen --models hf_inte
XTuner 微调实践微调yi_6b_qlora_custom_sft_e1 zephyr_7b_beta_full_custom_pretrain_e1 zephyr_7b_beta_qlora_alpaca_e3 zephyr_7b_beta_qlora_custom_sft_e1 ========================================================
conda create -n llamaindex python=3.10 conda activate llamaindex pip install einops==0.7.0 protobuf==5.26.1 pip install llama-index==0.10.38 llama-index-llms-huggingface==0.2.0 "transformers[torch]=
背景问题：近期相关研究指出，在处理特定文本分析任务时，语言模型的表现有时会遇到挑战，例如在分析单词内部的具体字母数量时可能会出现错误。这里利用对提示词的精确设计，引导语言模型正确回答出“strawberry”中有几个字母“r”。
一、MindSearch 开源的 AI 搜索引擎二、书生·浦语 InternLM 开源模型官方的对话类产品三、书生·万象 InternVL 开源的视觉语言模型官方的对话产品
书生大模型全链路开源体系
HF/魔搭/魔乐社区https://huggingface.co/ 以internlm2_5-1_8b举例，查看Hugging Face上该模型的地址https://huggingface.co/internlm/internlm2_5-1_8b 下载internlm2_5-7b-chat的配置文件以下载模型的配置文件为例，先新建一个hf_download_josn.py 文件
一、Git工作区、暂存区和 Git 仓库区工作区（Working Directory）： 当我们在本地创建一个 Git 项目，或者从 GitHub 上 clone 代码到本地后，项目所在的这个目录就是“工作区”。这里是我们对项目文件进行编辑和使用的地方。暂存区（Staging Area）： 暂存区是 Git 中独有的一个概念，位于 .git 目录中的一个索引文件，记录了下一次提交时将要存入仓库区的
创建一个名为myenv的新环境conda create --name myenv python=3.9激活环境conda activate myenv退出环境conda deactivate其他常见的虚拟环境管理命令还有#查看当前设备上所有的虚拟环境 conda env list #查看当前环境中安装了的所有包 conda list #删除环境（比如要删除myenv） conda env remo
一、创建开发机二、SSH及端口映射ssh -p xxxxxx root@ssh.intern-ai.org.cn -o StrictHostKeyChecking=no -o UserKnownHostsFile=/dev/null三、端口映射端口映射是一种网络技术，它可以将外网中的任意端口映射到内网中的相应端口，实现内网与外网之间的通信。通过端口映射，可以在外网访问内网中的服务或应用，实现跨越网
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