** 核心思想 **：通过复数旋转将位置信息编码到 Query 和 Key 中，使注意力计算依赖相对位置。-** 旋转方式 **：用位置相关的角度 θ 旋转特征向量的复数对，角度随位置和维度变化。-** 优势 **：支持长序列、保持相对位置不变性、无额外参数，已成为大模型（如 LLaMA、Flux）的标配位置编码方案。结合代码来看，RoPE 的实现主要分为两步：1）预计算每个位置的旋转角度（cos

然而，模型在运行时占用的显存通常会比其原始模型大小再多20%到30%，用于容纳计算过程中的中间激活值（Activation）、KV Cache（自回归解码的关键）、框架开销等。量化（Quantization）：这是最直接有效的手段，如将FP16模型量化为INT8或INT4，能显著减少显存占用和加速计算，但可能会带来轻微的精度损失。对于全参数微调（SFT），一个常用的经验公式是：训练显存占用 (GB

** 核心思想 **：通过复数旋转将位置信息编码到 Query 和 Key 中，使注意力计算依赖相对位置。-** 旋转方式 **：用位置相关的角度 θ 旋转特征向量的复数对，角度随位置和维度变化。-** 优势 **：支持长序列、保持相对位置不变性、无额外参数，已成为大模型（如 LLaMA、Flux）的标配位置编码方案。结合代码来看，RoPE 的实现主要分为两步：1）预计算每个位置的旋转角度（cos

1. torch.cat()https://cloud.baidu.com/article/29954792.

https://blog.csdn.net/leonardotu/article/details/147382479

然而，模型在运行时占用的显存通常会比其原始模型大小再多20%到30%，用于容纳计算过程中的中间激活值（Activation）、KV Cache（自回归解码的关键）、框架开销等。量化（Quantization）：这是最直接有效的手段，如将FP16模型量化为INT8或INT4，能显著减少显存占用和加速计算，但可能会带来轻微的精度损失。对于全参数微调（SFT），一个常用的经验公式是：训练显存占用 (GB

云主机可以选择操作系统镜像快速创建主机，这比虚拟机更便捷了，我们本地也可以这么做了，因为有了 Docker 这个东西。它依赖于 LXC(Linux Container)，能从网络上获得配置好的 Linux 镜像，非常容易在隔离的系统中运行自己的应用。也因为它的底层核心是个LXC，所以在 Mac OS X 下需要在 VirtualBox 中跑一个精小的 LXC(这里是一个 Tiny Core

问题描述Linux服务器内存使用量超过阈值，触发报警。问题排查首先，通过free命令观察系统的内存使用情况，显示如下：totalusedfreesharedbufferscachedMem:2467579624587144886520

在Linux系统中，我们经常用free命令来查看系统内存的使用状态。在一个RHEL6的系统上，free命令的显示内容大概是这样一个状态：这里的默认显示单位是kb，我的服务器是128G内存，所以数字显得比较大。这个命令几乎是每一个使用过Linux的人必会的命令，但越是这样的命令，似乎真正明白的人越少（我是说比例越少）。一般情况下，对此命令输出的理解可以分这几个层次：不了解。这样的人的第一反应是：天啊

云主机可以选择操作系统镜像快速创建主机，这比虚拟机更便捷了，我们本地也可以这么做了，因为有了 Docker 这个东西。它依赖于 LXC(Linux Container)，能从网络上获得配置好的 Linux 镜像，非常容易在隔离的系统中运行自己的应用。也因为它的底层核心是个LXC，所以在 Mac OS X 下需要在 VirtualBox 中跑一个精小的 LXC(这里是一个 Tiny Core