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简单来说，GPT Server是一个提供标准 OpenAI 风格 API 的多模态大模型服务。无论你是想做文本生成embeddingreranker语音转文字图片生成，还是内容审核，它都能通过一套统一的接口搞定，极大降低了集成难度。✅ 完全兼容 OpenAI 客户端调用方式✅ 支持多种高性能推理后端✅ 多个模型共享一个端口，自动调度✅ 持续更新，紧跟最新模型发布节奏如果你正在为如何快速部署 Qwe
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Graphiti：专为AI Agent设计的动态知识图谱框架 Graphiti是Zep平台推出的新一代开源图框架，专为AI智能体的记忆系统设计。与传统RAG技术相比，Graphiti具有以下核心优势： 实时增量更新能力：可即时处理新增数据，无需批量重算 双时间维度模型：同时记录事件发生时间和系统录入时间 混合检索机制：结合语义、关键词和图路径进行精确查询 自动失效机制：能智能识别并标记过时信息 高
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以下是我 编写的 计算 困惑度 PPL的 代码根据困惑度的定义：PPL=ecross_entropyPPL=e^{cross\_entropy}PPL=ecross_entropy其中cross_entropycross\_entropycross_entropy 就是交叉熵损失因此只需要对 交叉熵损失求exp()注意：F.cross_entropy的参数 reduction必须要为 mean 即
在使用huggingface 提供的Trainer进行模型预测时，如果训练时output_hidden_states=True，则显存占用会无限增加，最终导致CUDA out of memory 内存溢出错误。在模型的最终返回值处，把hidden_states 设置为None 即可，具体原因我也不清楚。
【代码】从huggingface hub 中下载模型或者数据。
