1、介绍什么是brat？brat是nlp的序列标注工具，用于对自然语言进行序列标注，然后该部分数据可以用于命名实体识别、关系抽取等等多种任务。2、安装安装分为两种，一种是os上面直接安装，此部分较麻烦，并且官网的包不太容易下载，第二种是docker安装，此部分比较简单，本文主要讲解docker安装。2.1 下载所需包（1）brat原始安装包：brat安装包（2）docker镜像包：2.2安装# 解

不管是上学的学生、上班的打工仔、独立创业的小奋青，如果需要AI技术方面的培训、支撑、开发，都可以联系我，我的联系方式在博客个人简介里面有提。经常翻看我博客的人知道，我博客会不定期更新一些新知识，对于需要自媒体创作知识的、出版刊物的，也可以联系我。

从上面的代码可以看出，我们使用qwen和bge-zh模型可以实现本地下载模型的RAG方案，知识库里面的内容也可以实现中文问答，这非常有利于我们进行私有化部署方案，从而扩展我们的功能。

这也是 Pythonic 的写法，因为它使用了生成器表达式来提供简洁和效率。函数需要时才生成元素，这样做可以节省内存，特别是当处理大型数据集时。可以直接接受生成器表达式作为参数，而不需要先创建一个列表。这意味着内存中不会立即创建整个列表，而是在。是更高效的方式，因为它避免了不必要的列表创建，直接在。时，您实际上是在创建一个列表推导式，它生成一个列表。函数可以接受一个可迭代对象作为参数，并返回。函数

在进行大模型训练的时候，往往需要用到多张GPU卡，如何实现多卡的管理和监控，这是一个比较好的话题，下面介绍一个小工具。

1、调用gpu执行计算任务性能要好于cpu，所以可以通过如下编码实现import timeimport tensorflow as tfg = tf.Graph()# 指定计算运行的设备a=0import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1"print(tf.test.is_gpu_available())with g.device('/gpu:1'):

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