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1、使用skill，skill是固定的promote提示词，保证模型可以按照顺序和规律办事，节省很多的token，相当是给出一套方法论和高效的固定的处理流程，避免模型没有方向和原地打转，也就是一套思维方式的，不同的思维方式效率肯定不相同。2、使用.codexignore文件和.claudeignore文件，模型工作过程中，尽量不要去查看不相关的文件夹和文件，过滤一些用不到的文件夹和文件，像env,
使用Preferences持久化：保存倒计时起始时间和总时长，而不是剩余时间必须调用flushSync()putSync()后必须调用才能持久化到文件基于时间差计算：恢复时用当前时间减去开始时间，计算已过去的时间标识区分：使用tag区分多个倒计时实例定时器管理：页面销毁时清除定时器，恢复时重新创建通过本文的完整实现，我们解决了HarmonyOS 6中倒计时功能的跨页面生命周期持久化问题。利用用户首
解决LLaMA-Factory微调过程中，更新transformers版本后出现微调失败问题
满血deepseek-671b，8*H100
本文介绍了PyTorch中nn.Transformer模块的实现与应用。nn.Transformer包含编码器(TransformerEncoder)、解码器(TransformerDecoder)及多层注意力机制组件，适用于序列任务。文章详细解析了各核心模块的功能，包括多头注意力机制(MultiheadAttention)和层归一化等。通过代码示例展示了如何快速创建标准Transformer模型
本文介绍了在NVIDIA RTX 4060Ti 16G显卡上部署通义千问3-VL-4B-Instruct多模态大模型的过程。重点包括：1）环境配置，需注意vLLM 0.11.0、torch和flash-attn版本的兼容性；2）模型部署时需控制上下文长度(max_model_len=4096)和显存占用；3）提供了基于vLLM API和transformers两种调用方式，支持图像和文本的多模态输
解决安装gptqmodel时出现error: subprocess-exited-with-error的问题。
默认端口（7860）可能被占用。LLaMa-Factory 的日志默认存储在项目根目录下的。目录中的模型配置文件路径是否正确。若未自动生成日志文件，需手动创建。中关键库的版本要求，特别是。对于内存不足问题，添加。
这里我们选用的是Qianwen1.5——1.8Bchat，训练方式我们选用的是qlora8位的量化等级更小的量化等级，加载的数据量会更多但同时会带来精度上的误差。很小的误差几乎可以忽略不计，关键是你的模型训练的强度。
需要进一步的实验和调整，可以参考相关文档和社区帮助，以确保代码的正确运行和模型的有效应用。- 如资源不足或模型未加载完毕，检查数据集和库的安装情况，并在代码中添加相应的注释或调试信息。- **DeepSeek**：一个强大的模型推理和分析工具，专注于机器视觉、智能识别等任务。- 查阅 Ollama 的官方文档，了解其支持的模型、预训练和推理功能。- **Ollama**：基于 Python 的推理
特性llama.cpp主要功能模型训练 + 推理轻量化模型推理硬件要求高性能硬件（GPU/TPU 优化）普通设备（CPU 优化，支持 ARM/x86）适用场景企业级大规模应用、研究开发个人和小型团队的本地化部署复杂性依赖多、配置复杂无需依赖，开箱即用生态系统广泛覆盖多个领域专注于语言模型推理，生态仍在扩展隐私支持适合云端部署完全离线运行，数据隐私友好支持的模型类型所有主流模型量化后的语言模型（支持
DeepSeek Coder V2系列基于Deepseek-V2改进而来，有16B和236B两个版本。
多模态模型GLM-4-Voice具备情感理解能力，能够模拟不同的情绪和语调，如高兴、悲伤、生气、害怕等，实现情感表达和共鸣，能识别中国各地方言，如粤语、重庆话、北京话等直接输出语音。
在 PyTorch 中， 是一个属性，用于表示张量的数据类型。（数据类型）决定了张量中元素的存储方式和计算方法。PyTorch 支持多种数据类型，常见的数据类型包括：你可以在创建张量时通过参数指定数据类型。例如：更改张量的数据类型你可以使用方法或方法来更改张量的数据类型。例如：访问和检查你可以通过访问属性来检查张量的数据类型：示例总结以下是一个完整的示例，展示如何创建不同数据类型的张量，检查和更改
repeat方法用于沿指定维度重复张量。它接受一个或多个整数参数，表示每个维度的重复次数。通过重复操作，可以扩展张量以匹配特定形状或进行广播操作。这些示例展示了如何使用repeat方法来重复和扩展张量，以满足不同的需求。
在国产芯片运行GLM4-9B
的功能扩展，使其更适合特定的微调需求。目的是创建一个学习率调度器。绑定旧版的梯度裁剪函数。
保姆级本地部署，金牌讲师级工具调用--基于全球10B以下最强LLM模型ChatGLM3-6B
本地使用 Ollama 驱动 Llama 3，Phi-3 构建智能代理（附代码）
Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具，它帮助用户快速在本地运行大模型，通过简单的安装指令，可以让用户执行一条命令就在本地运行开源大型语言模型。本文旨在简易教会读者如何下载安装配环境以及使用Ollama，本地体验到大模型的快速便捷。
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总体来说，这是一个用于生成旋转位置编码的模块。后面几行代码是预先计算并缓存cosine和sine值，以加速前向计算。的PyTorch模型，用于旋转位置编码。: 定义一个内部方法用于设置cosine和sine的缓存。，并确保它不会在保存模型时被视为模型的可训练参数。: 如果输入的序列长度大于缓存的长度，则更新缓存。: 返回对应长度的cosine和sine缓存值。: 计算cosine值并将其缓存。:
时间序列预测翻车实录：PyTorch 数据维度坑了我一整天深夜写时间序列预测，又栽了。模型报错：。我盯着屏幕，心想“这不就个LSTM嘛，至于吗？” 结果折腾到三点，才明白是数据格式在作妖。问题出在哪？我用股票收盘价数据训练LSTM，原始数据是单列数组（1000个点）。直接喂给模型：报错信息清清楚楚——LSTM需要二维输入，但我的数据是扁平的1D。新手常见坑：以为时间序列就是普通数据，没处理序列结构
文章摘要： 在PyTorch深度学习项目中，环境突然崩溃的常见现象包括GPU不可用（torch.cuda.is_available() == False）或CUDA未知错误。两大核心原因： 依赖冲突：安装其他库（如OpenVINO）可能导致PyTorch被静默替换为CPU版本，需通过指定官方CUDA源重装（如pip install torch==2.3.1+cu118）。 系统权限问题：Linux
在本节中，我们探讨了 AutoML 技术，其核心目标是提供模型选择与超参数优化的自动化方法。对于缺乏经验的初学者，AutoML 能帮助解决"模型应包含多少层"、"选择哪种优化器"等决策难题；对于经验丰富的研究人员，它既能加速模型训练流程，又能发现那些通过人工调参几乎不可能获得的最优模型架构。
答案无分词指不使用任何分词器（BPE/Tokenizer），直接将文本作为原始字节流输入模型，让模型自己学习切分与理解。避开分词器的多语言偏见、bug、安全隐患；真正端到端建模，无需人工规则；支持文本、音频、图像统一建模。答案码点是 Unicode 给每个字符分配的唯一数字编号，格式为 U+XXXX。例如：A → U+0041，你 → U+4F60。它是字符的逻辑编号，与存储无关。答案原始 Tra
摘要：vLLM服务启动后端口监听正常，但访问时卡住的常见问题，通常是由于旧进程TCP句柄残留（CLOSE_WAIT状态）导致端口复用引发。通过netstat和lsof可定位多个进程监听同一端口的情况，解决方案是彻底清理旧进程（pkill -f vllm）并重启服务。建议生产环境使用进程托管工具，避免频繁重启时出现句柄残留。该问题与模型加载无关，属于TCP连接管理范畴。
50系显卡的Blackwell框架尚未得到VLLM官方预编译版本的原生支持，需要搭配cuda12.8+pytorch2.7.1手动编译。由于pytorch2.7.1默认安装的nccl为2.6.2并未支持cuda12.8，故多卡通信失败、无法多卡并联，解决方案是编译完VLLM后手动升级nccl至最新版本。
import torchimport numpy as np# 初始化一个tensor# data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]# print(data)# x_data = torch.tensor(data) #使用torch.tensor(list)进行初始化为张量tensor# print(x_data)# 从numpy转化为tensor# np_array = np.
一.设置镜像源windows版本打开.condarc文件清华源还是可以用的，将https改成http即可。(第一个坑点)下面贴下我的.condarc，具体windows版本如何找到.condarc，自行百度下channels:- defaultsshow_channel_urls: truechannel_alias: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ana
pytorch
PyTorch是一个基于Python的科学计算库，主要针对两类人群：NumPy使用者和深度学习研究人员。它提供了灵活的高效的GPU加速计算，并且具有广泛的工具箱，可以支持复杂的神经网络架构。在本篇博客中，我将向您介绍如何入门PyTorch。我们将从安装PyTorch开始，然后探索其基本张量、自动微分和模型构建。最后，我们将用一个简单的神经网络示例来演示如何将这些概念应用到实际问题中。
安装anacondaconda使用清华源pip也使用清华源pip安装pip3 install torch==1.10.1+cu113 torchvision==0.11.2+cu113 torchaudio===0.10.1+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html
文 | 郭华2015年，Google发布了机器学习框架TensorFlow，凭借其在技术上无可争议的统治地位，TensorFlow迅速成为这一领域的霸主。2017年，TensorFlow如日中天之际，Facebook发布了PyTorch，谁也没有想到，短短四年后，它竟把前者从王座上拉了下来。剥离正义与邪恶后，从某种意义上来说，这就大卫打败巨人歌利亚的故事。01 机器学习框架简史什么是机器学习框架？
(如果有忘记了的朋友可以用conda env list)这个环境名称是下载pytorch时自己命名的。
PyTorch中文文档PyTorch中文手册指南
安装pytorch的一些小坑1. 写在前面2. 安装教程3. 可能存在的问题3.1 CUDA安装问题3.2 环境的路径问题3.3 关于包管理的问题4 写在最后1. 写在前面 ~~~~~~ 由于作业需要，本人安装了pytorch，在安装的时候遇到了很多的坑，在此
pytorch之LSTM
这个博客记录本人在搭建pytorch开发环境的过程中遇到的问题。
文章目录pytorch-GPU版本安装pytorch-CPU版本安装pytorch官网pytorch中文文档pytorch离线包地址PyTorch 是基于以下两个目的而打造的python科学计算框架：无缝替换NumPy，并且通过利用GPU的算力来实现神经网络的加速。通过自动微分机制，来让神经网络的实现变得更加容易pytorch-GPU版本安装GPU版本的安装必须建立在自身已经安装好cuda和cud
pytorch如何使用GPU在本文中，我将介绍简单如何使用GPUpytorch是一个非常优秀的深度学习的框架，具有速度快，代码简洁，可读性强的优点。我们使用pytorch做一个简单的回归。首先准备数据import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport torchfrom torch.autograd importVar
import torchprint(torch.__version__)print(torch.cuda.is_available())
——pytorch
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