本教程使用 Swift 框架进行模型微调。目录下提供了一个训练脚本。，确保成功提交并获得评分。进行查看，输入你的 uid。

该框架通过构建细粒度知识图谱、识别 LLMs 的知识盲点、并生成多风格的内容来提高模型在知识密集型任务上的表现。最后多说一下，bash scripts/generate.sh命令执行后我有很多次生成的数据都是0，后来我认为是jsonl文件的问题自己创建了新的数据文件就可以执行了，但是。- 聚合 QA 生成：组织和改写子图中的数据，生成涉及多个实体和关系的综合性问答对。- 知识图谱聚合：将不同片段中

Error: llama runner process has terminated: exit status 2错误是近期刚刚由于某些软件版本原因爆发的错误。估计很多人都已经用大模型查过怎么处理了，所以我就不再做原因分析了和重复赘述了，如果别的办法都不行可以尝试下面的解决方案。解决方案：安装最新的 Microsoft Visual C++ Redistributable 版本后，系统需要重启。

由于 LMDeploy 的两个推理后端在量化支持上存在结构性差异，三种量化场景无法在同一后端下进行真实横向对比：PyTorchEngine 只支持 AWQ 权重量化，不支持 KV Cache 量化；导致场景 1/3（使用 AWQ）只能在 PyTorchEngine 运行，而场景 2（使用 KV 量化）只能在 TurboMind 运行。因此，理论上描述的三种量化策略无法在统一条件下获得可比的实测结果

它支持多种多模态模型和评测集，包括闭源和开源模型，以及多个多模态基准数据集。：VLMEvalKit支持超过三十个开源多模态模型和十余个开源多模态评测集，包括GPT-4v、GeminiPro、QwenVLPlus等主流模型和MME、MMBench、SEEDBench等评测集。用户可以根据需要添加新的模型或评测集，并确保原有的评测集和模型仍然适用于新的模型或评测集。如果你的电脑上面没有该模型的模型文件

气体的粒子数为N = 1023,温度为T=300 K,且系统的能级是离散的,能级间隔为e=1eV。每个小球的位置是整数坐标，且第 n 个小球的位置为n2 (即第一个小球在12=1,第二个小球在2^2 =4,第三个小球在3^2= 9,依此类推)。给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。在某城市的

”“1.本来想把Web 版茴香豆任务做掉，无奈赶上服务器升级无法执行2.操作参考链接中的步骤参照是可以一步一步执行的，但是有两点需要注意①本地安装时的以下命令可能只能书生浦语的工作机上才可以执行（其他的工作站暂未测试过）②上面的参考链接部分安装包没有写全，代码运行时要一步步的安装包，我生成了个requirements.txt（相关内容在文章最后），供大家直接使用。使用方法pip install -

https://github.com/InternLM/Tutorial/blob/camp4/docs/L2/Agent/task.md一、Lagent框架中Agent的使用目标通过Lagent框架，基于InternLM2.5，搭建一个Web Demo，体验其智能体功能与工具集成能力。步骤与实现环境准备代码实现插件与功能运行与测试bash复制代码效果展示注意事项实现流程Streamlit 界面交

气体的粒子数为N = 1023,温度为T=300 K,且系统的能级是离散的,能级间隔为e=1eV。每个小球的位置是整数坐标，且第 n 个小球的位置为n2 (即第一个小球在12=1,第二个小球在2^2 =4,第三个小球在3^2= 9,依此类推)。给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。在某城市的

气体的粒子数为N = 1023,温度为T=300 K,且系统的能级是离散的,能级间隔为e=1eV。每个小球的位置是整数坐标，且第 n 个小球的位置为n2 (即第一个小球在12=1,第二个小球在2^2 =4,第三个小球在3^2= 9,依此类推)。给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。在某城市的