本文介绍了阿里Xvector说话人确认模型在中文环境下的安装配置问题。由于模型版本较老，与最新Python包存在兼容性问题，作者通过多次尝试找到了匹配的依赖版本。关键配置包括Python 3.8、Torch 1.13，以及特定版本的datasets(2.8.0)和modelscope(1.6.0)。文章详细列出了完整的依赖包清单，涵盖音频处理、机器学习等100多个必要组件，为使用该模型的开发者提供

棋力天天象棋业9-1的Github/Gitee开源中国象棋AI程序。

本文记录了多卡部署72B通义千问过程，将推理速度提到10token/s水平。

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下面是Hugging Face transformer版的千问2，token生成速度在15个每秒左右，但还不够快，在这篇文章里我们用vLLM将速度翻倍，达到38tokens/s。做了Qwen1的加速，其中关于Auto-GPTQ的安装问题在Qwen2中依然适用。可以看到，短上下文的处理速度达到了恐怖的38.7tokens/s，与官方给出的A100速度基本持平。相比于开头的transformer版本，

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多分类任务中使用shap.summary_plot展示各个特征对模型输出类别的重要性。