现在的场景是我们本地cxh分支远程关联着远程cxh分支，我希望远程main分支合并远程cxh分支，但是报错，而且冲突太多不可以直接在github合并。合并冲突测试1/合并测试冲突1+合并测试冲突2/合并测试冲突2就行。上面的思路是首先切换到本地main，拉取远程main最新的代码。2）但如果是复杂的冲突，让我们回到vscode里面。再将本地main最新代码推送到远程main分支。1）远程分支和远程

现在的场景是我们本地cxh分支远程关联着远程cxh分支，我希望远程main分支合并远程cxh分支，但是报错，而且冲突太多不可以直接在github合并。合并冲突测试1/合并测试冲突1+合并测试冲突2/合并测试冲突2就行。上面的思路是首先切换到本地main，拉取远程main最新的代码。2）但如果是复杂的冲突，让我们回到vscode里面。再将本地main最新代码推送到远程main分支。1）远程分支和远程

访问本地ip+3000就行了。

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库中用于特定任务（例如微调）的训练类。代码配置了训练参数、数据集和模型，并为训练过程定义了一些关键设置。3）应用LoRA技术来减少模型训练和推理时的内存使用，同时保持模型性能。进行模型推理，生成一个给定指令的响应。9）推送模型到hugging-face。4）加载一个数据集，并规范格式。实例，用于训练一个语言模型。使用unslothai微调。10)加在本地模型进行推理。

5）使用pyautogen完成用glm进行高考作文编写，并用gpt3-5评审的流程。8） chatTTS调用autogen的代码。3）用vllm以openai接口的形式运行。6)本地部署chatTTS（文字转语音）7）测试chatTTS。2）去魔塔社区下载模型。

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稍后我会更新如何用本地大模型来完成这个过程。运行docker，获得向量数据库。运行下面的代码将pdf向量化。运行代码，获得你先要的提示词。