
复现 LLama Guard Llama-Prompt-Guard-2-86M / Llama-Prompt-Guard-2-22M
本文介绍了Llama-Prompt-Guard-2系列大模型的环境搭建与测试流程。首先在AutoDL平台配置GPU环境,安装必要的Python库。然后通过魔塔(ModelScope)下载Llama-Prompt-Guard-2-86M和22M两个模型。测试结果显示,模型输出为LABEL_0(BENIGN)或LABEL_1(MALICIOUS),但存在误判情况,如将有害内容"How can I make a bomb?"错误分类为无害。文章提供了完整的测试代码和结果分析,为研究人员使用这类
Docker 之mysql从头开始——Docker下mysql安装、启动、配置、进入容器执行(查询)sql
1. 启动镜像,这里面最后的“:latest”是根据步骤一中“1”截图中的版本来的,可根据自己情况输入。启动容器的同时将/data/yueshen5/codeProgram/KG-2.2-C中的文件挂载到容器中的/data目录下。1. 在系统目录下创建并运行脚本文件mysqllatest.sh,输入命令sh mysqllatest.sh。mysql -u root -p密码 #mysql没有任何含义,这只是进入mysql的必须命令。use mysql;以下命令是没有挂载操作的命令,如需挂载如上述命令所示。
Python大数据可视化:基于大数据技术的共享单车数据分析与辅助管理系统_flask+hadoop+spider
在搭建过程中,最开始的工作是从查阅相关资料开始的,通过在互联网的共享单车数据分析与辅助管理系统资料查询和阅读,对整个共享单车数据分析与辅助管理系统有了整体的概念了解,然后对本共享单车数据分析与辅助管理系统进行分析设计,本次共享单车数据分析与辅助管理系统的诉求是实现用户的基本需求,所以在设计时,整个系统功能模块十分简洁,系统为管理员和用户二大结构模块。在系统具体实现过程中,先把系统数据库搭建,然后进行功能模块的代码编译,最后将所有模块进行整合,形成完整的共享单车数据分析与辅助管理系统。


