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OpenManus复现

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特别是在与 LLM（大语言模型）交互的时候，经常会遇到临时性的网络波动、超时、服务器繁忙等问题，这时候自动重试可以显著提升稳定性。把各种乱七八糟的消息格式（字典、对象、带图片的、不带图片的），统一整理成 OpenAI 接口能听懂的标准格式。调用一个可能会失败的方法（比如访问远程 API）时，这个装饰器会在出错后自动尝试重新执行，而不是立刻报错退出。如果没有单例机制，这两个 llm_a 和 llm_

它的作用是：精确估算一条消息在调用大模型（如 GPT-4o、Claude）时会消耗多少 tokens。

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它使用 LoRA 对 Baichuan2-7B 模型在法律 QA 数据集上进行了两次微调，并结合了高级 RAG（检索增强生成）流程实现深度搜索功能，提供了一个可交互的 Streamlit Web 界面。: BM25 (稀疏检索) + FAISS/BGE (稠密检索) -> RRF (多路召回融合) -> BGE-Reranker (精排) -> LLM (生成答案)此脚本将加载 Base 模型和

一个示例

打个比方，我当时跑到38100的时候由于不明原因卡退出去了，这时候把restore_iter改成38100，就能从38100开始继续跑，和pretreatment一样，跑完的时候会自己停，中途时间挺长，别乱动。就可以了，第一个print是输出你的torch+GPU是否存在，第二个输出torch+GPU版本，切记，一定要GPU版本的torch，就是torch版本+cu版本的这种形式，不然你后续代码跑