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大纲Hugging-Face介绍Hugging-Face大语言模型LLM管理Transformers机器学习框架文本生成推理(TGI)HuggingFaceHugging-Face--大语言模型界的GithubHuggingFace专门开发用于构建机器学习应用的工具。该公司的代表产品是其为自然语言处理应用构建的transformer

Pipeline流水线通过git拉取Jenkinsfile报错error:RPCfailed;result=22,HTTPcode=404在学习共享库时使用通过git拉取jenkinsfile时，报错在排查gitlab服务状态，网络通讯，防火墙规则以及Jenkins凭据均可以正常使用，最后发现的时在URL填写中缺少.git结尾所导致的，在了解后得知在

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触发方式jenkins自带的job触发方式GenericWebhookTrigger插件在需要外界其他系统触发Jenkins任务的场景，通常使用GenericWebhookTrigger插件来配置Jenkins触发器GenericWebhookTrigger插件允许使用Webhook将外部系统与Jenkins集成。通过配置Webhook，在特定事件发

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  Redis使用的是客户端-服务器（C-S）模型和请求/响应协议的TCP服务器。这意味着通常情况下一个请求会遵循以下步骤：第一步：客户端向服务端发送一个查询请求，并监听Socket返回，通常是以阻塞模式，等待服务端响应。第二步：服务端处理命令，并将结果返回给客户端。  视频讲解如下：Redis的管道Pi

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我有以下内容：train_set,test_set=train_test_split(arbres_df,test_size=0.2,random_state=42)哪个是旧的train_test_split我们知道。然后我将功能和目标分开：train_feat=train_set.drop("anneedeplantation",axis=1).reset_index(drop=True)train_

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从社区拿一个模型，比如以下这个链接https://www.modelscope.cn/models/iic/cv_mobilenet-v2_bad-image-detecting它的代码样例如下frommodelscope.pipelinesimportpipelinefrommodelscope.utils.constantimportTasksfrommodelscope.outputsimportOutputKeysimg='

1.引言这几天微软开源了一个新的基于知识图谱构建的检索增强生成（RAG）系统：GraphRAG。该框架旨在利用大型语言模型（LLMs）从非结构化文本中提取结构化数据，构建具有标签的知识图谱，以支持数据集问题生成、摘要问答等多种应用场景。GraphRAG的一大特色是利用图机器学习算法针对数据

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