IB学习阶段所需的教材有哪些?

IB课程是国际文凭组织提供的教育框架,覆盖幼儿园至大学预科阶段。它强调智力、情感、个人和社会技能的发展,培养全球意识。学生需在六个学科领域选课,包括科学和人文,同时学习知识理论,完成原创研究项目和CAS活动,以获取IB文凭。课程分为标准水平和更高水平,可选择部分课程获取IB证书。

IB课程即国际文凭组织IBO(International Baccalaureate Organization),是为全球学生开设从幼儿园到大学预科的课程,为3-19岁的学生提供智力,情感,个人发展,社会技能等方面的教育,使其获得学习,工作以及生存于世的各项能力。它的目标是让学生具有全球意识,使用国际资源和内容。

IB课程分配在六个基础学科领域里,学生既要学习科学科目,又要学习人文科目。所有参加文凭项目的学生,必须在这六个学科组中每组选一门课程进行学,第六组的艺术、第三语言如果学生没有可选的,可以从第三组社会科学或第四组的自然科学中加选一科。每一门课程又分为高级课程和普通课程。此外,学生必须学习一门名为“知识理论”的课程,这门课程鼓励学生对知识的构建进行深入和批判性的思考。他们还必须完成一个原创的研究项目,最终完成一篇4000字的论文,并参与CAS,即创造力、活动和服务。所有这些元素必须成功完成,以获得IB文凭。学生可以选择不做一个完整的文凭,而选择更少的IB课程,或更少的在更高的水平,导致一个高中文凭加上IB证书。

IB课程,无论是标准水平还是更高水平,通常授课两年。

教材推荐

数学 Mathematics

IB文凭的数学科目包括两个不同的数学课程,两者都可以达成标准水平(SL)或更高水平(HL)。要获得IB文凭,学习者必须学习数学应用和解释(SL/HL)或数学分析和方法(SL/HL)。

Maths core topics higher level 1 and 2  by Michael Haese et al. 

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Mathematics applications and interpretation, by Michael Haese et al.

物理 Physics

Physics by K.A. Tsokos.

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化学 Chemistry

Chemistry, by Brian Murphy et al.

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生物 Biology

Biology, by Brenda Walpole

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以上内容仅供参考,教材书籍多种多样,选择适合自己的!

在使用 vLLM 部署大型语言模型时,选择合适的参数配置对于性能优化、资源利用和模型推理效率至关重要。以下是部署过程中需要重点关注的关键参数及其配置建议。 ### 3.1 模型加载与并行配置 - `--model`:指定模型路径或名称,支持本地路径或 Hugging Face 格式的模型名称。模型路径需确保容器内可访问[^2]。 - `--tensor-parallel-size`:用于指定模型张量并行的 GPU 数量,该参数应与实际使用的 GPU 数量一致。例如,若使用 8 块 GPU 并行处理,则设置为 8[^1]。 - `--enforce-eager`:禁用 CUDA Graph,适用于动态形状输入或调试阶段,有助于提高兼容性,但可能降低推理吞吐量。 ### 3.2 推理性能优化参数 - `--max-num-batched-tokens`:控制每次批处理中允许的最大 token 数量。较高的值可提升吞吐量,但会增加显存占用。建议根据模型大小和 GPU 显存容量进行调整,如设置为 16384[^1]。 - `--max-model-len`:设定模型能处理的最大上下文长度(token 数),对于长文本任务尤为重要。例如设置为 32768 以支持更长的输入和输出[^2]。 - `--host` 和 `--port`:用于指定服务监听的 IP 地址与端口,便于构建 API 接口供外部调用[^4]。 ### 3.3 容器与资源限制配置 - `--shm-size`:共享内存大小,建议设置为 16GB 或更高,以避免因共享内存不足导致的运行时错误[^1]。 - `--ulimit memlock` 和 `--ulimit stack`:用于提升内存锁定和栈大小限制,确保容器运行稳定,通常分别设置为 `-1` 和 `67108864`[^1]。 - `--gpus all`:指定使用所有可用 GPU,适用于多 GPU 环境下的模型并行部署。 ### 3.4 网络与通信优化 - `-e NCCL_IB_GID_INDEX=3` 和 `-e NCCL_SOCKET_IFNAME=ib0`:用于优化多 GPU 之间的通信性能,尤其在 InfiniBand 网络环境下可显著提升训练和推理效率[^1]。 ### 3.5 存储挂载与模型缓存 - `-v /mnt/nvme:/data`:将本地高速存储挂载至容器内,用于存放模型权重和缓存数据,提升加载速度。 ### 示例启动命令 ```bash docker run -it --rm --gpus all \ --shm-size=16g \ --ulimit memlock=-1 \ --ulimit stack=67108864 \ -e NCCL_IB_GID_INDEX=3 \ -e NCCL_SOCKET_IFNAME=ib0 \ -v /mnt/nvme:/data \ vllm/vllm:latest \ --model=/data/llama3-70b \ --tensor-parallel-size=8 \ --max-num-batched-tokens=16384 \ --max-model-len=32768 \ --enforce-eager ```
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