书生大模型实战营（第四期） L0 入门

已于 2024-11-04 20:57:46 修改
阅读量212 收藏
点赞数 3
文章标签： 人工智能
于 2024-11-03 23:24:44 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Nova_107084/article/details/143472606
版权

SSH

1.通过ssh协议创建本地和远程书生开发机的连接。

2.生成公钥后，通过配置公钥简化本地-开发机连接流程。

端口映射

1.使用命令将本地端口7860转发到远程开发机，完成了端口映射。

这个过程中，本地的7860端口被SSH客户端服务占用，会将任何发送到本地7860端口的流量转发到远程服务器的7860端口。

2.开发机运行python程序，使用浏览器访问127.0.0.1:7860

Linux基础命令

1.touch命令创建一个空文件 demo.py

最低0.47元/天 解锁文章
Novalic
关注
第五期书生大模型实战营报名啦
qq_60666264的博客
04-13 302
书生·浦语是上海人工智能实验室大模型品牌，期待和广大的社区开发者一起建设开放、繁荣、健康的大模型开源社区！本知识库已上线飞书社区，欢迎大家来玩。
书生大模型实战营第四期-入门岛-4. maas课程任务
lldhsds的专栏
11-26 932
使用Hugging Face平台、魔搭社区平台（可选）和魔乐社区平台（可选）下载文档中提到的模型（至少需要下载config.json文件、model.safetensors.index.json文件），请在必要的步骤以及结果当中截图。
【第四期书生大模型实战营入门岛】L0G1000——Linux 基础知识
weixin_46084134的博客
10-26 400
4、端口映射，这里是直接用VScode链接的，所以无需进行配置，直接可以运行hello_world.py，并打开返回的端口地址。创建虚拟环境，这里表示创建了python版本为3.10、名字为task000的虚拟环境。3、进入SSH开发机后，选择文件夹，在目录中可以生成相应的链接，方便下次直接进入该目录。2、复制ssh登录命令和密码，在本地VScode的SSH插件中与开发机进行远程链接。激活环境 task000，并安装部分库。1、首先选择开发机配置。
第四期书生大模型实战营——入门岛
qq_45880352的博客
12-30 1029
什么是git常用命令提交一份自我介绍。从远程仓库 origin 中拉取 class 分支的最新内容。在本地创建一个名为 class 的新分支。自动切换到这个新创建的本地 class 分支。设置本地的 class 分支跟踪远程的 class 分支。还没添加git配置，所以提示commit时无法识别我的身份。这里我们使用命令行配置一下即可：# 全局配置# 局部配置可以提交git push origin class_<你的uid>执行查看结果。
书生大模型实战营第三期——入门岛——Linux基础知识
qq_46576562的博客
08-04 497
【书生浦语大模型实战营第三期】入门岛 Git基础知识
weixin_40574825的博客
07-25 367
1、Fork 目标项目 https://github.com/InternLM/Tutorial。2、切换到自己的仓库，获取项目链接，克隆项目，完成之后查看项目分支等信息。【书生浦语大模型实战营第三期】入门岛 Git基础知识。5、创建个人破冰文件，并提交到新建的分支。
书生大模型实战营第四期入门岛
hmlmcsdn的博客
10-29 263
书生大模型实战营第四期L0G1000作业，访问模板网址
书生大模型实战营第四期-入门岛任务
weixin_64881402的博客
11-03 180
【代码】书生大模型实战营第四期-入门岛任务。
书生大模型实战营（第3期）入门岛第2关Python基础知识
aman_he的博客
08-01 967
书生大模型实战营（第3期）入门岛第2关Python基础知识
自然语言处理实战：用CRF打造高精度命名实体识别系统
Loving_enjoy的博客
05-03 1683
无论是想快速搭建一个可用的NER系统，还是希望深入理解概率图模型的精髓，CRF都是值得放入工具箱的利器。'prev_is_b-geo': prev_tag == 'B-GEO' # 假设prev_tag是前一个标签。('参观天安门', ['O', 'B-POI', 'I-POI', 'I-POI'])" —— 人工智能先驱吴恩达。- **BiLSTM-CRF**：经典组合，在CoNLL-2003达到91%的F1值。('北京市', ['B-GEO', 'I-GEO', 'I-GEO']),
基于对应点分类的对象识别 报错
qq_25194681的博客
05-07 405
【代码】基于对应点分类的对象识别 报错。
解锁DeepSeek模型微调：从小白到高手的进阶之路
邓邓子的博客
05-05 1907
本文围绕 DeepSeek 模型微调展开系统阐述。首先介绍 DeepSeek 模型在 AI 领域的重要地位及其优势，点明微调对提升模型性能的关键意义。接着深入解析微调原理，涵盖迁移学习基础与参数更新机制。随后详细讲解数据准备、模型选择加载、微调训练实战等核心步骤，包括数据收集标注预处理、参数设置与策略选择。还通过实战案例展示微调全流程，并基于评估结果提出优化改进方法。最后对 DeepSeek 模型微调进行总结，展望其未来发展方向，为希望掌握 DeepSeek 模型微调技术的读者提供全面指导。
『MaxKB业务实战（四）』在MaxKB中实现图片问答
老陈聊架构
05-07 1354
本文详细介绍了在MaxKB中实现图片问答功能的完整流程，包括图片上传、存储、展示以及AI返回图片回答的步骤。AI应用通过关联知识库，能够返回图片回答，提升用户体验。此外，文章还介绍了如何创建高级编排应用并设置图片上传参数，以便后续接入图片大模型进行识别。
基于MATLAB图像中的圆形目标识别和标记
xrgs_shz的博客
05-05 1004
这个公式的来源是，对于圆来说，这个值等于1，因为圆的周长P=2πr，面积A=πr²，代入得4π*(πr²)/(4π²r²)=1。例如，正方形的面积是a²，周长是4a，所以圆度为4πa²/(4a)^2 =4πa²/(16a²)=π/4≈0.7854。'y', 'FontSize',14,'FontWeight','bold') %在边界左侧显示圆度。
《目标检测项目总结》
最新发布
2502_90678230的博客
05-08 555
典型算法：- R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）- Fast R-CNN- Faster R-CNN- Cascade R-CNN2. One stage算法定义：One stage算法将目标检测任务作为一个端到端的任务，直接在输入图像上预测目标的类别和位置，无需显式生成候选区域。COCO数据集的优势和劣势：优势：1. 规模庞大：包含20万个图像和80个类别，标注目标超过50万个，适合训练复杂的目标检测模型。解决COCO数据集标注复杂的问题，
Qwen3 混合思维模版解读
qq128252的博客
05-07 761
在人工智能迅速发展的今天，大型语言模型（Large Language Models，简称LLM）正逐渐成为各类应用的核心组件。其中，对话模板（Chat Template）作为连接用户与模型的关键桥梁，对确保高质量的交互体验至关重要。本文将深入解析Qwen3使用的对话模板，揭示其如何优雅地处理多轮对话、工具调用等复杂场景。
我让AI接管了浏览器！Browser Tools MCP教程：自动Debug+截屏+SEO分析
seeyouintokyo的博客
05-03 1864
小白友好，且效率翻倍
英伟达语音识别模型论文速读：Token-and-Duration Transducer（TDT）架构
weixin_52582710的博客
05-05 1598
论文提出的 TDT 模型通过在传统 Transducer 模型中加入显式的持续时间建模，在语音识别、语音翻译和口语理解等多个序列任务中均优于传统 Transducer 模型。TDT 模型不仅在准确率上表现相当或更好，而且在推理速度上显著提升，最高可达 2.82 倍加速。此外，TDT 模型在抗噪声和处理重复 token 方面也展现出更强的鲁棒性。未来的工作将致力于进一步提高 TDT 模型的计算效率和准确性，并开发高效的 TDT 模型束搜索算法。
Deepseek基础-api key申请及应用(java)、硅基流动api key申请及应用(dify)
简单记录
05-05 1007
要识别的车票和发票图片。
AI大模型应用实战营：微调部署教程及资源
资源摘要信息:"书生浦语大模型实战营微调部署至OpenXlab.zip" 标题中的“书生浦语大模型实战营微调部署至OpenXlab”涉及到的关键知识点包括了人工智能（AI）、大模型、自然语言处理（NLP）、模型微调（Fine-tuning...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值