在使用vLLM进行模型推理时，即使你不显式调用tokenizervLLM也会自动处理 tokenization。vLLM内部会使用模型对应的tokenizer来对输入文本进行 tokenization。以下是一些关键点和示例代码，帮助你理解这一过程。

top_p和top_k：用于控制生成文本的多样性和连贯性。较小的值会使生成的文本更连贯但缺乏多样性，较大的值会使生成的文本更随机和多样。：用于控制生成文本的随机性。较高的值增加随机性，较低的值增加确定性。：用于控制生成文本的长度。

通义千问是一款由阿里云开发的大型语言模型，在我众多的编程工具中，通义千问大模型无疑是最让我感到惊喜的一个。它不仅能够快速理解我的需求，还能在短时间内给出高质量的解决方案。快速解决问题代码调试：当我遇到代码bug时，通义千问能够迅速定位问题并提供解决方案。例如，我曾在一个复杂的Python项目中遇到一个难以调试的错误，通义千问通过几轮对话就帮助我找到了问题所在，并给出了修复建议。代码生成：有时我需要

Pycharm中使用OpenCVPycharm中使用OpenCV，其实也就是用Python语言调用OpenCV。鉴于Python的简洁风格，调用OpenCV自然也是很简单，只需要一句话：import cv2然后，在使用的过程中，只需要按照Python的使用风格，加上cv2前缀就行了，如下图：但是，在达到这个效果之前，还需要做一些小的配置。如下图所示，（1）首先，点击...

dict转dataframe，将keys作为数据列，并重新命名Python中，将 dict 转为 pandas 中的 dataframe 格式，并将 dict 的 keys 作为数据列，且赋予该数据列新的列名。我们假设dict的内容如下所示：dict_data = {a: 1, b: 2, c: 3}假设我们想要将keys 与 values 作为数据列，并且命名为kys 和 vas。那...

top_p和top_k：用于控制生成文本的多样性和连贯性。较小的值会使生成的文本更连贯但缺乏多样性，较大的值会使生成的文本更随机和多样。：用于控制生成文本的随机性。较高的值增加随机性，较低的值增加确定性。：用于控制生成文本的长度。

top_p和top_k：用于控制生成文本的多样性和连贯性。较小的值会使生成的文本更连贯但缺乏多样性，较大的值会使生成的文本更随机和多样。：用于控制生成文本的随机性。较高的值增加随机性，较低的值增加确定性。：用于控制生成文本的长度。

top_p和top_k：用于控制生成文本的多样性和连贯性。较小的值会使生成的文本更连贯但缺乏多样性，较大的值会使生成的文本更随机和多样。：用于控制生成文本的随机性。较高的值增加随机性，较低的值增加确定性。：用于控制生成文本的长度。

是一个通用的大型语言模型，适用于各种自然语言处理任务。是在通用模型基础上经过指令微调的版本，特别适合处理指令式的任务。选择哪个版本取决于你的具体需求。如果你需要一个通用的模型来处理多种任务，可以选择。如果你的任务涉及大量指令式的操作，建议使用。参考链接。

在分布式训练中， 和是两个不同的概念，它们分别表示不同层次的进程标识符。理解这两者的区别和关系对于正确设置分布式训练环境至关重要。::关系：其中是每个节点上的设备数量（例如，在一个有4个GPU的节点上， 就是4）。区别：假设你有一个由两台机器组成的集群，每台机器上有两个NPU：在这种情况下：解释:获取 :设置设备:以下是一个完整的示例，展示了如何在分布式训练中使用和 ：