为大家提供了处理好的arxiv 数据集和采集得到的数据。训练集下载链接：https://www.modelscope.cn/datasets/JimmyMa99/smartflow-arxiv-dataset/files运行下列代码mkdir l1g4cd l1g4运行结果下载后数据的位置接下来运行下列代码，将数据集进行归类处理。

如果你没有取消上述代码中的注释，那么需要手动找到模型的位置【有一点点麻烦】，即下面代码块中的"D:\LLM\HuggingfaceModels\hub\models--BAAI--bge-base-zh-v1.5\snapshots\\f03589ceff5aac7111bd60cfc7d497ca17ecac65"注意如果不指定 local_dir的话，模型的索引会比较麻烦，因此即使设置了全局变

解决TensorFlow中Keras函数无法跳转查看源码的问题：1️⃣ 通过代码查看TF和Keras版本2️⃣ 高版本(TF≥2.16/Keras≥3.0)建议使用from tensorflow.keras import方式导入3️⃣ 低版本可使用from keras import方式

LMDeploy 是一个高效的大语言模型(LLM)部署工具箱，支持量化、推理和服务等功能。文章详细介绍了 LMDeploy 的安装方法，包括使用 conda 创建虚拟环境、指定版本安装以及源码安装的步骤。同时提供了快速上手教程，展示了如何使用 LMDeploy 进行本地推理（文本模型）和视觉语言模型(VLM)推理的代码示例。其中，文本模型能完成自我介绍等任务，视觉模型则可以准确描述图像内容。此外，

【书生大模型第五期】L1G1-玩转书生大模型 API 之 Browser-Use 实践过程记录

pycharm自动补补全功能关闭，开启同理