Visual Studio 2019安装使用教程-详细

 1)、下载Visual Studio 2019 :

https://visualstudio.microsoft.com/downloads

进入之后,目前是最新的2022版本,为了项目的兼容性,我们选择较早的2019版本

2)、选择2017

3)、 点击2019下载,会弹出登录

4)、 登录后,选择要下载的版本,我这里下载安装的是Visual Studio Professional 2017:

5)、下载完:

6)、点击运行安装程序(这里为了避免权限问题,最好以管理员权限运行):

7)、开始下载安装: 

        下载完以后,会弹出以下界面,我们根据需要选择安装项,选择完之后,为了加快安装进度,我们选择下载时安装:

8)、安装完之后,点击“启动” 按钮,创建一个项目:

9)、创建C++控制台应用程序: 

         在属性页对话框下配置属性,选择链接器-> 系统,然后选择编辑框旁边子系统属性。 在显示的下拉列表菜单,选择控制台 (/SUBSYSTEM: CONSOLE)。 选择确定以保存所做的更改。

10)、第一个控制台程序:

11)、选择C++17语言标准

        在项目的属性页对话框中选择 C/C++->“语言” ->“C++标准”,在右边的三角箭头下来列表中选择“c++17”

12)、生成解决方案:

13)、生成可执行程序:

        若要生成项目时,从生成菜单选择生成解决方案或者直接按快捷键F7。 输出窗口会显示生成过程的结果。

14)、点击运行:

        我们可以看到,输出“Hello World!”!表明安装VS2019并创建程序成功!

### 大模型对齐微调DPO方法详解 #### DPO简介 直接偏好优化(Direct Preference Optimization, DPO)是一种用于改进大型语言模型行为的技术,该技术通过结合奖励模型训练和强化学习来提升训练效率与稳定性[^1]。 #### 实现机制 DPO的核心在于它能够依据人类反馈调整模型输出的概率分布。具体来说,当给定一对候选响应时,DPO试图使更受偏好的那个选项具有更高的生成概率。这种方法不仅简化了传统强化学习所需的复杂环境设置,而且显著增强了模型对于多样化指令的理解能力和执行精度[^2]。 #### PAI平台上的实践指南 为了便于开发者实施这一先进理念,在PAI-QuickStart框架下提供了详尽的操作手册。这份文档覆盖了从环境配置直至完成整个微调流程所需的一切细节,包括但不限于数据准备、参数设定以及性能评估等方面的内容。尤其值得注意的是,针对阿里云最新发布的开源LLM——Qwen2系列,文中给出了具体的实例说明,使得即使是初次接触此类工作的用户也能顺利上手。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments model_name_or_path = "qwen-model-name" tokenizer_name = model_name_or_path training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", per_device_train_batch_size=8, num_train_epochs=3, ) trainer = Trainer( model_init=lambda: AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path), args=training_args, train_dataset=train_dataset, ) # 假设已经定义好了train_dataset trainer.train() ``` 这段代码片段展示了如何使用Hugging Face库加载预训练模型并对其进行微调的过程。虽然这里展示的例子并不完全对应于DPO的具体实现方式,但它提供了一个基础模板供进一步定制化开发之用[^3]。
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