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      摘要: 知乎 cat /usr/local/cuda/version.txt # 顯示結(jié)果:CUDA Version 10.0.130 # CUDA 10.0 conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorc 閱讀全文
      posted @ 2021-11-23 10:42 zae 閱讀(2713) 評(píng)論(0) 推薦(0)
      摘要: jupyter notebook遠(yuǎn)程訪問 在服務(wù)器上配置jupyter, 方便我們遠(yuǎn)程登錄. 第一步:安裝jupyter, pip3 install jupyter (此處使用的是python3) 第二步:生成配置文件jupyter notebook --generate-config 第三步:生成 閱讀全文
      posted @ 2025-11-04 22:53 zae 閱讀(5) 評(píng)論(0) 推薦(0)
      摘要: \usepackage{soul} \hl{text_highlighted} ref 閱讀全文
      posted @ 2025-08-11 21:56 zae 閱讀(7) 評(píng)論(0) 推薦(0)
      摘要: python的函數(shù)名是變量,函數(shù)體不是。 類的內(nèi)部的變量和函數(shù)名都是變量 import一個(gè)包,相當(dāng)于import了這個(gè)包里的__init__.py import語句其實(shí)就是擴(kuò)展了很多python,加掛了無限多的長(zhǎng)度:它們的地位一樣,都會(huì)被執(zhí)行和調(diào)用。 from xx import yy,xx也會(huì)被完 閱讀全文
      posted @ 2025-07-16 22:49 zae 閱讀(6) 評(píng)論(0) 推薦(0)
      摘要: top_k + top_p 的作用 🎯 場(chǎng)景設(shè)置 我們?cè)O(shè)某個(gè)語言模型在某個(gè)時(shí)間步要生成下一個(gè) token,它預(yù)測(cè)的下一個(gè) token 的概率分布如下: Token 概率 "Hello" 0.30 "Hi" 0.20 "Hey" 0.15 "Good" 0.10 "Yo" 0.08 "Greetin 閱讀全文
      posted @ 2025-07-15 11:39 zae 閱讀(53) 評(píng)論(0) 推薦(0)
      摘要: 必須確認(rèn)是否使用了自己安裝的環(huán)境: source ~/miniconda3/bin/activate create 安裝環(huán)境,python=3.12,并which pip,確認(rèn)使用了miniconda環(huán)境下的pip conda create -n env_vllm python= pip insta 閱讀全文
      posted @ 2025-06-12 17:00 zae 閱讀(229) 評(píng)論(0) 推薦(0)
      摘要: 知乎轉(zhuǎn)侵刪 >>> str="""<|im_start|>system\n{system}<|im_end|>\n \ ... <|im_start|>user\n{query1}<|im_end|>\n<|im_start|> \ ... assistant\n{response1}<|im_en 閱讀全文
      posted @ 2025-03-27 11:59 zae 閱讀(30) 評(píng)論(0) 推薦(0)
      摘要: 查看文件大小: du -sh * 單個(gè)文件: ls -lh 對(duì)文件計(jì)數(shù): ls data/*.json | wc -l 閱讀全文
      posted @ 2024-11-25 00:56 zae 閱讀(12) 評(píng)論(0) 推薦(0)
      摘要: 軟件工具備份 latex畫表格: https://www.latex-tables.com/ 閱讀全文
      posted @ 2023-05-08 12:16 zae 閱讀(14) 評(píng)論(0) 推薦(0)
      摘要: 信息量 熵:對(duì)所有可能事件所帶來的信息量求期望 交叉熵:衡量?jī)蓚€(gè)分布更相似否?(在大小上,類似于點(diǎn)積) 它主要刻畫的是實(shí)際輸出(概率)與期望輸出(概率)的距離,也就是交叉熵的值越小,兩個(gè)概率分布就越接近。 參考文獻(xiàn) 引言 在使用pytorch深度學(xué)習(xí)框架,計(jì)算損失函數(shù)的時(shí)候經(jīng)常會(huì)遇到這么一個(gè)函數(shù): 閱讀全文
      posted @ 2022-10-09 21:11 zae 閱讀(422) 評(píng)論(0) 推薦(0)
      摘要: 集合{ri}表示索引集合,i從0到n。 chrome-extension://ikhdkkncnoglghljlkmcimlnlhkeamad/pdf-viewer/web/viewer.html?file=https%3A%2F%2Faclanthology.org%2F2022.acl-long 閱讀全文
      posted @ 2022-10-09 20:48 zae 閱讀(54) 評(píng)論(0) 推薦(0)
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