本文介绍了LLaMA-Factory的安装部署及使用流程。首先需要在Linux环境下通过conda创建Python3.10虚拟环境并安装依赖，然后启动Gradio驱动的可视化微调界面。配置端口转发后，从HuggingFace下载基座模型，并设置镜像源和存储路径。最后在可视化页面加载模型进行测试验证。文章详细说明了环境搭建、依赖安装、模型下载和界面操作等关键步骤，为使用LLaMA-Factory提供

本文介绍了LLaMA-Factory的安装部署及使用流程。首先需要在Linux环境下通过conda创建Python3.10虚拟环境并安装依赖，然后启动Gradio驱动的可视化微调界面。配置端口转发后，从HuggingFace下载基座模型，并设置镜像源和存储路径。最后在可视化页面加载模型进行测试验证。文章详细说明了环境搭建、依赖安装、模型下载和界面操作等关键步骤，为使用LLaMA-Factory提供

2.这个文件在用户文件夹下，进入文件夹查看之后发现用户文件夹下的settings.yaml为空，原因get！3.将报错的correct=…注释，把correct直接赋值为None，然后就会生成一个新的yaml文件。

很多系统在刚开始都把docker安装在系统盘，但是随着镜像越来越多，数据就可能存不下，所以就需要扩充容量，比如加一个磁盘这种。关于Ubuntu20.04如何挂载4T数据盘，可以参考前面发的文章：https://blog.csdn.net/qq_41318914/article/details/1236237611.首先，默认情况下docker的镜像和容器都是保存在/var/lib/docker下面

opencv中有多种色彩空间，包括 RGB、HSI、HSL、HSV、HSB、YCrCb、CIE XYZ、CIE Lab8种，使用中经常要遇到色彩空间的转化。可以使用opencv中cv2.cvtColor()函数来改变图像的颜色空间，该函数形式为：@frame为要进行处理的图片；@cv2.COLOR_BGR2RGB要进行的色彩转换方式；

1.国内镜像源: 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/ 清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 中国科学技术大学 ht

一.基础知识在理解各种损失函数的选择原理之前，先回顾一下损失函数、模型训练、训练方法的相关基本概念损失函数（Loss Function）：用来估量模型的预测值 f(x)与真实值 y的偏离程度，以下是选择损失函数的基本要求与高级要求：基本要求：用来衡量模型输出分布和样本标签分布之间的接近程度，高级要求：在样本分布不均匀地情况下，精确地描述模型输出分布和样本标签之间的接近程度模型训练（Training

模型压缩大体上可以分为 5 种：

Python代码绘制代码图像（PIL）