Linux是一种自由和开源的操作系统，广泛应用于各种设备和系统中。而在Linux系统中，红帽（Red Hat）公司是其中的一家知名公司，提供了许多优质的Linux发行版和技术支持服务。在Linux系统中，有许多命令可以帮助用户进行操作和管理，其中包括了“g”和“-l”等关键词。
首先，我们来谈谈“g”命令。在Linux系统中，“g”命令通常用来进行全局搜索和替换操作。通过在终端中输入“g”命令，
原创
2024-03-13 11:57:31
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#General English:9 Unit 5 Moving to a new city# 4 Finding an apartment #1 Vocabulary Apartment advertisements Roommate wanted Seeking responsible, mat ...
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2021-10-03 01:05:00
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内的不同物体，直方图还提供覆盖超过60cm的玻璃盖串扰免疫功能。
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2022-12-28 17:47:40
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#1 Vocabulary City vocabulary residential areas 居民区 theater 剧院 subsequent use 后续使用 symphony 交响乐 relieved 松了口气 Describing cities ####Most cities can be ...
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2021-10-02 16:48:00
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1.vLLM部署Cuda11.7-conda、24G创建 conda 环境conda create -n vllm python=3.10 -y
conda activate vllm安装 vLLMcd /share/envs
pip install transformers==4.55.4 vllm-0.10.1.1+cu118-cp38-abi3-manylinux1_x86_64.whl启
Paper page - Intern-S1: A Scientific Multimodal Foundation Model近年来大量的开源基础模型层出不穷，在一些被广泛使用的领域取得了显著的进步，其性能与闭源模型相当接近。然而，在高价值但更具挑战性的科学专业领域，要么这些领域仍然依赖专家模型，要么通用基础模型的进展与热门领域相比明显滞后，远远不足以改变科学研究，并在这些科学领域中留下开源模型
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
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、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
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
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]=
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
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st7735
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2023-09-17 07:08:10
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探索大模型能力边界Multimodal Model
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
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”。
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
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
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="eyJ0eXxx", # 此处传token，不带Bearer
base_url="https://chat.intern-ai.org.cn/api/v1/",
)
completion = client.chat.completions.create(
mode
