2006-11-24 治病的良药

博主今天遭遇胃痛折磨,尝试中药治疗未果。在观看一场动漫角色评选活动的照片后,心情意外好转。通过幽默的笔触反思了网络与现实之间的差距。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

  今天实在郁闷,从起来就开始胃口疼,一天了.

  吃了点中药胶囊,完全没效果.

  躺了一天,到头晕,看电视看的眼睛睁不开.不过刚才偶然看了动画基地的论坛举办的第一届公主评选,不过20张照片,使得我的痛苦消了一大半!~

  别误会,并不是因为众多的美女,而恰恰相反.

  这次参赛的,有许多根本没见过几次的,因为这个机会都跑来了?

  这叫机会吗?

  我恐怕很多之前闹的欢的色男,现在也没个P了吧?

  各类的大头贴,素颜,艺术照.甚至蹩脚的COS.

  和我预料的一样,惨不忍睹,动漫爱好者就应该是这样di~~~

  现在的女孩子,需要表现自己到如此地步吗?

  或者是,我们封闭在网络和动漫世界中的人,真的逐渐麻痹,逐渐忘却在现实中的缺点,因为那虚无的夸赞,欣赏,甚至爱,就得意忘形了呢?

  看了她们,我是不是也该自信点呢?哇哈哈哈哈~

  我可没有重色的意思.写这东西的目的就是表示新奇,为什么看到哪些照片我会如此的笑?而且胃口好了许多呢?

  大概也有那片吗丁林的原因吧?

  我宁肯胃口是看LOLI好的...

  PS:胃口又有点来劲,想看再两眼,恰巧网页打不开,写这个要受惩罚了?

### 解决运行 Ollama DeepSeek-R1:70b 模型时遇到的超时问题 当处理大型语言模型如Ollama DeepSeek-R1:70b时,可能会因为资源不足或配置不当而遭遇超时问题。为了有效应对这一挑战,可以从以下几个方面着手: #### 调整超参数设置 对于长时间运行的任务,适当调整超参数可以显著提高效率并减少超时的可能性。例如,在训练脚本中增加`timeout`参数来设定更合理的最大等待时间[^1]。 ```python from transformers import Trainer, TrainingArguments training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=8, save_steps=10_000, logging_dir='./logs', timeout=600 # 设置超时时长为600秒 ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=test_dataset ) ``` #### 增加硬件资源配置 如果现有计算资源不足以支持大规模模型运算,则考虑升级GPU显存、CPU核心数以及内存容量等硬件设施。这有助于加速数据加载速度和提升整体性能表现,从而避免因响应缓慢而导致的操作中断。 #### 使用分布式训练框架 采用多机多卡的方式来进行分布式训练也是缓解单节点压力的有效手段之一。通过PyTorch Lightning或其他类似的库实现跨设备间的负载均衡分配,能够充分利用集群环境下的闲置算力资源,进而缩短整个流程所需的时间开销。 #### 启用异步I/O操作 优化输入输出过程中的同步阻塞环节,转而利用Python内置模块asyncio或者其他第三方工具包完成非阻塞性读写动作。这样做不仅提高了文件访问频率上限,还间接促进了其他并发任务之间的协作流畅度,降低了发生超限错误的概率。
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