它处理了可能的错误,添加了新的特殊token(如果有的话),并可能对tokenizer进行了一些自定义修改。总的来说,这段代码主要处理了多模态模型的加载过程,特别是处理视觉输入的情况。代码中提到的BUAADreamer确实与您提供的URL内容相符,显示了代码与特定模型仓库的关联。如果加载处理器失败,代码抛出一个ValueError,提示用户这个多模态LLM不被支持,并建议下载LLaVA-1.5或Y

对于 Yi-34B 模型，由于使用零卸载技术会占用大量 CPU 内存，请注意限制 34B 微调训练中的 GPU 数量。用于微调 34B 模型的典型硬件设置是一个具有 8GPUS 的节点（通过 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 限制运行时为 4 个），每个 GPU 内存大于 80GB，总 CPU 内存大于 900GB。对于Yi-6B基础模型，设置training_debug_

Vision Transformer通过将图像视为补丁序列并利用自注意力机制，成功地将Transformer架构应用于计算机视觉任务。这种方法与传统的卷积神经网络相比，能够更好地捕捉全局特征，尤其是在大规模数据集上表现出色。然而，ViT对数据量的需求较高，在小数据集上的表现可能不如专门设计用于捕捉局部特征的CNN。

Qwen-2.5 Coder系列是阿里巴巴推出的最新代码生成模型，具体信息来自于阿里巴巴发布的Qwen2.5-Coder Technical Report。根据该技术报告，Qwen-2.5 Coder在前一代CodeQwen1.5的基础上进行了大幅升级，推出了从0.5B到32B不同参数量的六个模型。作为一个代码专用模型，Qwen-2.5 Coder基于Qwen2.5架构构建，预训练数据规模超过5.

如果您使用 LLM 和 MM 域，则需要三个额外的依赖项：NVIDIA Apex、NVIDIA Transformer Engine 和 NVIDIA Megatron Core。要在配备 Apple M 系列 GPU 的 Mac 电脑上安装 NeMo，您需要创建一个新的 Conda 环境，安装 PyTorch 2.0 或更高版本，然后安装 nemo_toolkit。如果您只想要工具包而不需要额外

在这部分代码中，指定了用于生成嵌入向量的预训练模型路径，即sentence-transformers/all-mpnet-base-v2。同时，还设置了计算设备，优先选择GPU以加速计算过程，如果GPU不可用，则回退到CPU。

我会用中文逐行解释这段代码,并将其与Qwen2论文,特别是MoE(混合专家)部分联系起来:python复制这定义了一个新的类它继承自PyTorch的nn.Module。这个类代表了Qwen2 MoE模型中专家的MLP(多层感知器)部分。python复制初始化函数接收一个config对象和一个可选的。它基于配置设置基本属性。参数允许灵活设置中间层的大小,这对论文中提到的"专家粒度"概念很重要。pyt

这是（我一个小白能理解的）最重要的两行 log，第一行是 prefill 时的信息，我们主要关注 cache hit rate，可以见到我们的 cache hit rate 是相对高的，这符合预期。当然，请注意你的请求本身能否维持稳定。（其实这事情我自己也觉得有些诧异，随着我的 prompt 越发复杂，cache-hit rate 从 99.91% 跌倒了 84.74%，导致我的 token-us

【代码】详说vllm的安装。

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