书生第四期作业：L0G1000 任务作业

最新推荐文章于 2025-11-30 18:24:05 发布
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#人工智能 #大作业 #开源 #python

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永不止步，空杯心态，从零开始，复习一下，争取完成全部任务

SSH登录

PowerShell命令行登录成功

VScode SSH登录成功

进入root文件夹

闯关任务：映射运行hello_world.py

可选任务1：linux命令行基本命令过一边

有些生疏了

可选任务2：VScode登录 创建conda环境

可选任务3：创建/运行test.sh

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2.启动服务3.端口映射。
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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。
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linux中链接分为两种 : 硬链接(hard link)与软链接(symbolic link)，硬链接的意思是一个档案可以有多个名称，而软链接的方式则是产生一个特殊的档案，该档案的内容是指向另一个档案的位置。导出虚拟环境对于特定的环境是非常有必要的，因为有些软件包的依赖关系很复杂，如果自己重新进行创建和配置的话很麻烦，如果我们将配置好的环境导出，这样下次使用还原就行了，而且也可以把配置分享给其他人。-h：与-l结合使用，以人类可读的方式显示文件大小（如K、M、G等）。当我们创建完虚拟环境后我们可以使用。
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使用 VSCODE 远程连接开发机并创建一个conda环境。将Linux基础命令在开发机上完成一遍。完成SSH连接与端口映射并运行。
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本质是下一个词的预测，依据概率从库中选择，这个概率就是提前训练的参数权重的组合。经过指令微调，结合上文，和任务问题，生成下文。当描述清晰，提供角色扮演，提供示例说明，加入情感激励，使用markdown形式的格式符号区分语义，有时候能取得较好的效果。“Prompt”:为模型提供的输入，用以引导 AI 模型其生成特定的输出。目前已经有人设计出了一个可以自动设计人格化提示词的工具---- Minstrel。尝试使用一些心理学上的手法---催眠来设计提示词。5.非推理时代的常见的两种提示词框架。
书生大模型第四期闯关作业——L1G1000书生大模型全链路开源体系
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书生·浦语大模型打破了传统的人工智能应用模式，提出了全链条开源开放体系。这一体系涵盖了从数据到预训练、微调、部署、评测到应用的全过程，为通用人工智能的实现提供了完整的解决方案。数据（书生·万卷）作为起点，经过IntermLM-Train的预训练，使用XTuner进行微调，通过LMDeploy实现部署，通过OpenCompass进行全面评测，最终应用在Lagent构建的多模态智能体中。这一全链条开源开放体系，为大模型的发展提供了创新性的方法，促使人工智能更好地服务于多样化的现实需求。
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我们可以通过VSCode的远程开发插件连接到开发机，进行代码编写和调试。这表明你已经在正确的conda环境中，且使用的是Python 3.8。现在，你可以在该虚拟环境下安装项目所需的依赖包，并运行Python代码。在开发过程中，掌握一些基础的Linux命令是非常重要的。端口映射是指将开发机的端口映射到本地机器的某个端口上，以便通过本地端口访问远程资源。通过这些步骤，大家已经掌握了开发机的基本使用方法，后续可以顺利开展项目开发工作。输入密码后，VSCode将远程连接开发机，并打开远程的文件系统。
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摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
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