不同的网络协议（如以太网、PPP、ATM等）都有各自的 MTU 限制。以太网通常使用的是 1500 字节的 MTU，而某些特定网络可能有更大或更小的 MTU。在进行跨网络通信时，需要考虑最小的 MTU 以避免数据包丢失或额外的分片和重组开销。MTU（Maximum Transmission Unit，最大传输单元）是网络通信中的一个重要概念，它指定了在网络上传输的最大数据包大小。这种问题一般是因为

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2403.13372仓库地址：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/tree/main。

使用vpn后，debian下载软件可能会报签名错误：GPG error: https://download.docker.com/linux/debian bookworm InRelease: The following signatures couldn’t be verified because the public key is not available: NO_PUBKEY 7EA0A

可以用这个地址测试下： https://www.npmmirror.com/mirrors/node-sass/v4.14.1/linux-x64-72_binding.node。也可以尝试配置在.npmrc文件中配置sass_binary_path参数（未验证）

由于LocalDateTime不带时区信息，在持久化到数据库时，可能会出现时间少了8小时的情况。

pytorch与cuda对应版本：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/demo.gpus为CodeGeeX2官方仓库的demo文件夹下的gps文件，需要修改num_gpus为机器实际的值，可以通过。cuda tookit版本：https://anaconda.org/nvidia/cuda-toolkit。由于huggingface国

MinerU 2.0使用sglang加速的部署指南 本文介绍了MinerU 2.0基于sglang的两种部署方式。提供了优化的Dockerfile构建方案，通过缓存机制提升构建速度并精简模型下载内容。详细说明了Docker运行命令和docker-compose配置选项，包括GPU设置、端口映射等参数。最后给出了Python测试代码示例，展示如何调用sglang服务进行PDF文档分析处理。部署方案支

在大模型领域，尤其是在自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）应用中，function call 是一种非常重要的技术手段。数据查询和处理​AI模型可以调用数据库查询函数，以获取所需的数据。例如，在客户服务应用中，模型可以调用函数从客户数据库中提取客户信息执行计算或分析​在需要复杂计算或数据分析的场景中，模型可以调用外部的计算函数。例如，金融分析系统中，模型可以调用函数进行风险评估或收益预测。第三

要想了解一个模型的效果，对模型进行一些评测，或去评估是否能解决业务问题时，首要任务是如何将模型跑起来。目前有较多方式运行模型，提供client或者http能力。

在深度学习中，模型通常由多个层（或称为模块）组成，每个层执行特定的功能，并且它们以一种有序的方式连接在一起，构成了整个模型。不同类型的模型可能由不同种类的层组成，每个层都有其特定的功能和作用。：注意力层用于处理序列数据或序列-序列数据，能够动态地计算输入序列中各个位置的重要性，并将注意力权重应用于相应的位置。：输出层负责生成模型的最终输出，通常根据任务的不同，输出层可能采用不同的激活函数和损失函数