通过以上步骤，您可以在Linux环境下成功部署vLLM并运行大模型服务。在实际操作中，可能需要根据具体的vLLM版本和模型文件进行调整和优化。后续的步骤3和步骤4将依赖于该服务进行测试，因此请务必不要关闭此终端窗口。下载成功后，模型文件会保存在./model/qwen2_5-1_5b-instruct文件夹下。本课程实验环境需与微调章节保持一致，确保在GPU环境下执行模型部署操作。如果你希望在后台

国产数据的类型在表格中以及特性都有说明展示，同时在转载的文章也大致介绍了相关的优劣势。在根据特性和数据库类型做了初步的选择之后，比如选择了分布式，关系型，后面如果要在众多的数据中选择最经济，最合适的，那么就需要根据数据库优劣势以及企业本身业务的发展特点进行选择。一般作为技术选型至少是要满足五年内不能有数据库的变更。希望本文对于帮助你选到合适的数据库能有帮助。

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可以通过使用不同的模型架构、不同的训练数据集或不同的训练方法，然后将它们的输出进行集成，来提高整体的准确性和可靠性。例如，使用更深或更宽的模型，增加模型的层数或神经元数量，可以提升模型的表达能力，减少幻觉问题的出现。总之，解决大模型的「幻觉」问题需要综合考虑数据质量、模型调优、多模态处理、生成模型以及结合规则和人工干预等方法，以提高模型的性能和输出质量。模型调优：通过调整模型的超参数、网络结构和优

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介绍 本文档旨在帮助您选择基于视觉定位技术的方案。视觉定位技术是指利用计算机视觉和机器学习等技术，对图像中的物体进行识别、定位和跟踪，以实现对物体的感知和控制。本文将介绍基于视觉定位技术的优缺点、适用场景和选型方案。

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Spring Boot是一个开源的微服务框架，它是在Spring框架的基础上构建的。Spring是一个开源的应用程序框架，它提供了一个综合的编程和配置模型，用于构建Java应用程序。因此，Spring是一个全功能的应用程序框架，适用于大型的、复杂的应用程序开发，而Spring Boot则是一个更轻量级、更简化的框架，适用于快速、简单的应用程序开发。总的来说，Spring Boot是Spring框架

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