【环境配置】大模型推理、微调、评估、智能体——从零开始

AI摘要:这篇文章主要介绍了在使用Hugging Face模型时的下载环境配置和开源模型部署,以及模型评估的相关步骤。在下载环境配置方面,文章提到了使用huggingface-cli进行模型和数据集的下载,并介绍了国内镜像站的添加方法以及下载加速模块的安装和启用方法。在开源模型部署方面,以Llama-Chinese项目为例,介绍了克隆GitHub项目和下载🤗模型的步骤,以及使用vLLM + Gradio进行推理部署的方法,包括vLLM后端和Gradio前端的安装和启动步骤。在模型评估方面,文章介绍了使用opencompass进行环境配置、数据集下载以及评估任务的具体步骤,并提供了相关参数的设置示例。

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【数字电路】微型Verilog HDL环境搭建

AI摘要:这篇文章是为了帮助学生备忘数字电路课程作业所需的基础Verilog HDL入门知识,该课程由中国科学院大学网络空间安全学院宋威副研究员开设。文章首先介绍了在Windows环境下使用宋威老师提供的iverilog+vvp+gtkwave环境的步骤:安装Git-Bash、下载配置好的demo、导入环境变量等。然后,文章提供了编译、仿真和查看波形的命令示例,并指向了课堂文档以获取更多内容。通过这些步骤和示例命令,读者可以方便地搭建和使用Verilog HDL环境来完成课程作业。

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【机器学习】基于PyTorch的CIFAR-10图像分类器神经网络实验

AI摘要:这篇文章主要介绍了一个实验环境的搭建过程,以及基于PyTorch实现图像分类的Python代码。首先描述了实验环境的基本配置,包括宿主机和虚拟机的硬件配置、系统环境以及相关依赖包的安装。接着详细介绍了数据集的下载与准备,以及图像分类的Python代码的编写过程,包括导入必要的库、加载和预处理数据、定义神经网络模型、定义损失函数和优化器、训练模型以及评估模型等步骤。最后给出了代码执行的方式和相应的slurm脚本。文章通过详细的步骤和代码解释,清晰地展示了如何利用PyTorch构建一个简单的卷积神经网络模型来进行CIFAR-10数据集的图像分类任务。同时,通过对训练过程中损失和准确率的监控,以及对测试集的评估,验证了模型的训练效果和性能。

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【高分子化学】常用食品塑料容器材质简介

  生活中常见的各种塑料容器一般依据树脂识别编码系统(Resin Identification Code,RIC)依据材质进行分类。树脂识别编码系统由美国塑料工业协会(Society of the Plastics Industry,SPI)于1988年设计制定,并在2008年起纳入美国材料实验协会(American Society of Testing Materials,ASTM)国际标准。现行的最新标准是ASTM D7611/D7611M-21,在中国属于非强制性国家标准,但被广泛应用,生活中极为常见。在这套树脂识别编码系统中,各类塑料使用识别编码1-7进行标号,并用一个等边三角形循环再造标志包围的识别编号图案(如♳)。这个编号下方往往还会标上代表塑料材料的英语缩写。

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