本文介绍了LightRAG的安装流程及调用Ollama的注意事项。首先需克隆GitHub仓库并创建conda虚拟环境，然后通过pip安装相关组件。下载示例数据后，运行demo脚本时可能遇到503错误，需关闭http代理才能解决。文章提供了从安装到调试的完整步骤，并分享了常见问题的解决方法。

但是GitHub这里说得比较简略了，具体怎么解决呢，在yaml文件的method那一部分加入：deepspeed: examples/deepspeed/ds_z3_config.json。如果需要微调比较大的模型，例如Qwen2.5-32B，那么在两个3090上可能不够用，这里我用A6000×4的服务器。呵呵呵，这个bug还不知道有什么办法能解决，现在对32B的模型可以这样，72B的就无能为力了

其实到最后也没搞清楚，是其中一步起了作用，还是很多步综合起来起了作用。不过相信遇到类似问题的朋友按照我这种操作，应该还是可以解决这个问题的。这两天试了一下在Ubuntu上安装docker版本的Dify，说来惭愧，之前一直没怎么用过docker。碰到了一些问题，这里记录一下。这两篇博客都已经讲的比较详细了，我就不再重复了。首先我不知道为什么要加这么多源，难道大家就不能选几个有用的源？其次，发现加了之

简单来说，当data_dir这个参数指定的时候，第一个参数path可以用来指定数据类型，如json，csv，text，xml等。相信大家看一下我给的例子就能明白。最简单的方法就是直接通过微调数据集构造校准数据集，然后再参考一下GPTQModel的主页例子。

现在只要有额度，大家都可以调用OpenAI的多模态大模型了，例如GPT-4o和GPT-4 Turbo，我一年多前总结过一些OpenAI API的用法，发现现在稍微更新了一下。其实也是比较简单的，就是本地图片需要用base 64先编码，然后再上传。当然，大家用的时候还是要注意花费，现在感觉还是有点贵的。

但是GitHub这里说得比较简略了，具体怎么解决呢，在yaml文件的method那一部分加入：deepspeed: examples/deepspeed/ds_z3_config.json。如果需要微调比较大的模型，例如Qwen2.5-32B，那么在两个3090上可能不够用，这里我用A6000×4的服务器。呵呵呵，这个bug还不知道有什么办法能解决，现在对32B的模型可以这样，72B的就无能为力了

我们构造数据集的时候，最简单的方法就是只构造instruction和output。当然，如果训练数据集比较小的话，测试的效果也不会太好。如果大家只是想对微调效果和特定问题进行展示，可以训练模型到过拟合，呵呵呵。训练完成后切换到Export，然后在上面的“微调方法”——“检查点路径”中选择刚才存储的目录Train_2024_xxxx之类，然后指定导出文件的目录，然后就可以导出了。不过这时候还没有模型

https://github.com/rjust/defects4jhttp://www.cnblogs.com/a2211009/p/4265225.htmldefects4j info -p LangCan't locate DBI.pm in @INC (you may need to install the DBI module)https://stackoverf

IDA Pro是非常优秀的反汇编工具，今天简单介绍一下其可视化插件qwingraph.exe的使用方法。当建立一个二进制工程后，选择View——Graphs——Function Calls，会报如图所示的错误。按照错误提示，我们打开“cfg”文件夹下面的“ida.cfg”文件，定位到：GRAPH_VISUALIZER，可以发现如下配置：#ifdef __NT__/

其实到最后也没搞清楚，是其中一步起了作用，还是很多步综合起来起了作用。不过相信遇到类似问题的朋友按照我这种操作，应该还是可以解决这个问题的。这两天试了一下在Ubuntu上安装docker版本的Dify，说来惭愧，之前一直没怎么用过docker。碰到了一些问题，这里记录一下。这两篇博客都已经讲的比较详细了，我就不再重复了。首先我不知道为什么要加这么多源，难道大家就不能选几个有用的源？其次，发现加了之