m0_53291740的博客

(py311) PS D:\桌面文件\Part4_LLM-Chat\code> pip install langchain(from(fromsolution:出现这个错误表示禁止访问，也就是你在尝试从清华镜像源（）安装langchain。

测试openai的key能不能用。

(python 包名为 vlmeval) 是一款专为大型视觉语言模型 (Large Vision-Language Models， LVLMs) 评测而设计的开源工具包。该工具支持在各种基准测试上对大型视觉语言模型进行一键评估，准备工作，让评估过程更加简便。在 VLMEvalKit 中，我们对所有大型视觉语言模型生成的结果进行评测，并提供基于精确匹配与基于 LLM的答案提取两种评测结果.

我的key当然不能用。

定义与本质知识图谱是一种用图的结构来描述知识的方式，图中的节点代表实体，边代表实体间的关系，其本质是一种语义网络，能将人类知识表示为计算机可理解和处理的形式，从而实现知识的关联、推理和应用。发展历程知识图谱的概念源于 2012 年谷歌推出的 Knowledge Graph，早期搜索引擎主要基于关键词匹配，存在理解用户意图不准确、结果缺乏深度等问题。知识图谱出现后，搜索引擎可更好理解语义，提供更精准结果，开启了智能搜索时代，随后在学术研究和工业界得到广泛应用与发展。构建方式知识抽取。

我也是无语了哈哈哈文件名就取错了净整些没有用的。

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开发者：阿里巴巴集团。训练数据语言：包含英语、中文等 29 种语言。

我们将深入探索如何充分利用 Hugging Face、魔搭社区和魔乐社区的资源和工具，学习模型下载、上传以及创建您的专属Space，玩转三大平台。注册登录ModelScope平台，进入导航栏模型库，可以搜索internlm找到相关模型（但是这也包括非官方模型），在这里我们可以搜索 internlm2_5-chat-1_8b，下载1.8b的对话模型，也类似于hugging face 一样拥有具体的详情页。它旨在汇集来自AI社区的最先进的机器学习模型，并简化在实际应用中使用AI模型的流程。

当你刚开始学习Python编程时，可能会遇到代码不按预期运行的情况。这时，你就需要用到“debug”了。简单来说，“debug”就是能再程序中设置中断点并支持一行一行地运行代码，观测程序中变量的变化，然后找出并修正代码中的错误。而VSCode提供了一个非常方便的debug工具，可以帮助你更容易地找到和修复错误。

报错。

在本节中，我们将带大家基于 Lagent 自定义自己的智能体。Lagent 中关于工具部分的介绍文档位于。继承BaseAction类实现简单工具的run方法；或者实现工具包内每个子工具的功能简单工具的run方法可选被tool_api装饰；工具包内每个子工具的功能都需要被tool_api装饰下面我们将实现一个调用 MagicMaker API 以完成文生图的功能。首先，我们先来创建工具文件：然后，我们将下面的代码复制进入'dongman', # 动漫。

下面我们将根据项目的需求一步步的进行修改和调整吧！在 PART 1 的部分，由于我们不再需要在 HuggingFace 上自动下载模型，因此我们先要更换模型的路径以及数据集的路径为我们本地的路径。为了训练过程中能够实时观察到模型的变化情况，XTuner 贴心的推出了一个。

给模型注入新知识的方式，可以简单分为两种方式，一种是内部的，即更新模型的权重，另一个就是外部的方式，给模型注入格外的上下文或者说外部信息，不改变它的的权重。st.session_state.messages = [{"role": "assistant", "content": "你好，我是你的助手，有什么我可以帮助你的吗？st.session_state.messages = [{"role": "assistant", "content": "你好，我是你的助手，有什么我可以帮助你的吗？

在 OpenCompass 中评估一个模型通常包括以下几个阶段：配置 -> 推理 -> 评估 -> 可视化。接下来，我们将展示 OpenCompass 的基础用法，分别用命令行方式和配置文件的方式评测InternLM2-Chat-1.8B，展示书生浦语在C-Eval基准任务上的评估。更多评测技巧请查看文档。

书生・浦语大模型全链路开源开放体系的出现，为人工智能领域的发展带来了新的活力和机遇。它涵盖了从模型研发到应用部署的全流程，旨在促进技术的共享与创新，推动人工智能技术在各个领域的广泛应用。本文将对该体系进行详细总结，探讨其各个组成部分的特点、优势以及对人工智能发展的意义。

首先点击左上角图标，打开Terminal，运行如下脚本创建虚拟环境：# 创建虚拟环境运行下面的命令，激活虚拟环境：之后的操作都要在这个环境下进行。激活环境后，安装必要的Python包，依次运行下面的命令：# 安装一些必要的库# 安装其他依赖。

LMDeploy 已经支持了 InternLM-XComposer2 系列的部署，但值得注意的是 LMDeploy 仅支持了 InternLM-XComposer2 系列模型的视觉对话功能。LMDeploy 也已经支持了 InternVL2 系列模型的部署，让我们一起来使用 LMDeploy 部署 InternVL2-2B 模型。接下来，我们使用 LMDeploy 启动一个与 InternLM-XComposer2-VL-1.8B 模型交互的 Gradio 服务。