HF微调语言模型-问答任务¶注意：微调后的模型仍然是通过提取上下文的子串来回答问题的，而不是生成新的文本。 In [1]:#根据你使用的模型和GPU资源情况，调整以下关键参数squad_v2=Falsemodel_checkpoint="/models/distilbert-base-uncased"bat

在模型训练和部署中，往往会遇到访问HF超时的问题。因此我们常常会提前将模型权重或数据集下载到本地。但相关文件往往比较多，在网页上手动下载太过繁琐。一个一键下载指定HF仓库的脚本就非常实用。命令行安装huggingface-clipipinstall-Uhuggingface_hub创建python脚本如

目录昇腾MindSpeed-LLM全流程实践及踩坑记录1、MindSpeed-LLM简介1.1MindSpeed简介1.2MindSpeed-LLM核心功能1.3业界主流加速库对比2、全流程实践2.1环境搭建流程正式开始前必看前置：所以，一、直接在mcore下进行全流程操作；二、不要按照主页readme上的脚本执行任务指令，应当使用这

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 前言前段时间，知名机构麦可思研究院发布了 《2022年中国本科生就业报告》，其中详细列出近五年的本科绿牌专业，其中，信息安全位列第一。网络安全前景对于网络安全的发展与就业前景，想必无需我多言，作为当下应届生收入较高的专业之一，网络安全同样也在转行领域中占据热门位置，主要

完成设计模式实验：实验10：组合模式本次实验属于模仿型实验，通过本次实验学生将掌握以下内容：1、理解组合模式的动机，掌握该模式的结构；2、能够利用组合模式解决实际问题。     [实验任务一]：组合模式用透明组合模式实现教材中的“文件夹浏览”这个例子。实验要

"我"->朋友->朋友的敌人首先，我们可以知道朋友和敌人的关系可以用图来存储。设\(g\)为朋友关系所存储的图，\(s\)为敌人关系所存储的东西。如果所有人都互相握手，那么数量就是\(\frac{n(n-1)}{2}\)。然后，我们发现\(1\len\le10^6\)，所以明显会超int，所以要开longlong。接下

目录1.概览2.环境配置2.1创建开发机和conda环境2.2安装——面向GPU的环境安装3.数据准备3.1评测数据集3.2InternLM和ceval相关的配置文件4.启动测评4.1使用命令行配置参数法进行评测4.2使用配置文件修改参数法进行评测1.概览在OpenCompass中评估一个模型通常包括

1.程序功能描述基于极大似然算法的系统参数辨识。对系统的参数a1，b1，a2，b2分别进行估计，计算估计误差以及估计收敛曲线，然后对比不同信噪比下的估计误差。2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行3.核心程序fork=5:LEN%构造观测向量h=[-yout(k-1)

本文记录HugginngFace的Trainer各种常见用法。SFTTrainer的一个最简单例子HuggingFace的各种Trainer能大幅简化我们预训练和微调的工作量。能简化到什么程度？就拿我们个人用户最常会遇到的用监督学习微调语言模型任务为例，只需要定义一个SFTrainer，给定我们想要训练的模型和数据

起因StableDiffusion3的开源项目大致了解了一下项目的介绍，创新点之类的在oldenvironment基础上，配置了一下newenvironment（pip安装diffusers库、transformers库）解决了一下torch和torchvision的版本冲突问题（询问chatGPT）HuggingFace下载需要登陆的模型官网注册，梯子的原因，导

告别HuggingFace模型下载难题：掌握高效下载策略，畅享无缝开发体验Huggingface国内开源镜像：https://hf-mirror.com/里面总结了很多下载的方法，下面进行一一讲解方法一：网页下载在模型主页的FilesandVersion中中可以获取文件的下载链接。无需登录直接点击下载，还可以复制下载

 方法一：使用huggingface官方提供的**huggingface-cli**命令行工具。(1)安装依赖pipinstall-Uhuggingface_hub(2)基本命令示例：exportHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.comhuggingface-clidownload--resume-downloadbigscience/bloom-560m--local-dirbloom-560m

​引子对于多模态大语言模型，一直没有怎么接触。刚巧一朋友有问到这方面的问题，也就顺手调研下。智谱AI的东西一直以来，还是很不错的。ChatGLM的忠实fans，看到白嫖网站github上有他们开源的多模态CogVLM/CogAgent，那就顺手看看了。OK，让我们开始吧。一、模型介绍CogVLM 是一个强大

hf-mirror.com的包如何下载pipinstall-Uhuggingface_hub设置环境变量以使用镜像站：exportHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com对于WindowsPowershell，使用：$env:HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com"使用huggingface-cli下载模型：huggingface-clidownload--resum

目录0环境配置1部署`InternLM2-Chat-1.8B`智能对话模型1.1课程内容：（1）准备工作（2）代码流程1.2课程作业2部署`八戒-Chat-1.8B`模型2.1课程（1）准备工作（2）开启服务（3）本地对话2.2作业（1）snapshot_download（2）hf_hub_download（3）hf_hub_url（4）huggingface-cli正文：所有操

Proxmark3笔记——Proxmark3完全入门指南写在前面这里所有针对扇区、区块的计数都是从0开始算一些需要知道的知识为了能看懂笔记，需要能回答以下问题ID卡和IC卡主要的区别是什么？什么是全加密卡和半加密卡，区别是什么。IC卡分哪几个大类？IC卡的卡号储存在哪个扇区？是前几位

1、在/home/hf/Desktop/pin/pin-3.30-98830-g1d7b601b3-gcc-linux/source/tools/ManualExamples/目录下写自己的pintools去到该目录cd/home/hf/Desktop/pin/pin-3.30-98830-g1d7b601b3-gcc-linux/source/tools/ManualExamples/编写pintoolsvimMycmp.cpp下面是Mycmp.cpp内容

小编有一个朋友，微信聊基本不回复文字，内容和情绪都化身成表情包直接回复，并且一气呵成、自带上下文衔接。你身边有这样的朋友吗？作为梦想成为第一家以表情符号上市的公司，以及在社交平台发文emoji不离手的HuggingFace，正式为中国社区成员们带来了一套软萌的HuggingFace表情包

大模型如火如荼的今天，不学点语言模型（LM）相关的技术实在是说不过去了。只不过由于过往项目用到LM较少，所以学习也主要停留在直面——动眼不动手的水平。Huggingface（HF）也是现在搞LM离不开的工具了。出于项目需要，以及实践出真知的想法，在此记录一下第一次使用HF和微调ERNIE-gram的过程

测评结果使用OpenCompass评测InternLM2-Chat-7B模型在C-Eval数据集上的性能：pythonrun.py--datasetsceval_gen--hf-path/share/temp/model_repos/internlm-chat-7b/--tokenizer-path/share/temp/model_repos/internlm-chat-7b/--tokenizer-kwargspadding_side='left'

在国内下载huggingface可以使用hf-mirror加速下载，一般的使用方法可以参见：https://hf-mirror.com/上的介绍。我在使用hf-mirror下载时，参照网站第一种方法，指定仓库名称和本地下载地址下载时，发生了报错，错误如下：报错指出我们有正确的repo_id和repo_type，对于这两个参数一头雾

上一个博客我们看了rope.那么llama的hidden_states就没啥难点了.再整体把握一下hf里面llama的代码结构.文件是:D:\Users\admin\miniconda3\Lib\site-packages\transformers\models\llama\modeling_llama.py基座:classLlamaModel(LlamaPreTrainedModel):这个模型输入bs,se