TeraTerm 软件下载与安装及基本使用

最新推荐文章于 2025-04-14 10:18:20 发布
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#Tera Term

TeraTerm 软件下载与安装及基本使用

Tera Term Help Index【帮助文档】

软件下载

官网地址如下, 可以在官网找到github仓库地址进行软件下载

Tera Term Open Source Project

github仓库下载地址为

Releases · TeraTermProject/teraterm

在该页面往下滑动找到Assets, 选择下载teraterm-5.3.exe

软件安装

  1. 下载好.exe可执行程序后, 鼠标双击启动安装程序

  2. 如果电脑提示有安全警告, 选择运行

  3. 选择在安装过程中的语言, 在安装过程中只有两种语言可供选择, 这里我们选择默认的English即可, 并点击OK

  1. 选择我接受并同意, 继续点击Next
  1. 选择软件安装地址, 这里我将默认的安装地址修改为在D盘中安装, 其他的保持不变即可, 继续点击Next安装.
  1. 选择需要安装的组件
    • 由于我也是第一次安装, 了解, 这里我选择在默认的基础上额外添加Tera Term Menu进行安装, 并点击Next
  1. 选择简体中文语言, 并点击Next继续安装
  1. 创建开始菜单文件夹, 保持默认即可

  1. 选择额外任务

    • 在这里, 我们取消勾选Cerate TeraTerm Menu shortcut to Startup
    • Start up文件夹其中之一地址为C:\Users\bushuo\AppData\Roaming\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Startup
    • 放在这个文件夹中的快捷方式, 都会在用户登录 Windows时自动启动
  1. 准备安装, 点击Install开始安装

  1. 安装完成

    • 在桌面即可看到Tera Term 5软件快捷图标

TeraTerm Menu

TeraTerm Menu为右下角小图标, 鼠标右键单击, 可查看小菜单.

简单使用方法

Tera Term新建连接

当第一次打开Tera Term软件时, 将会弹出Tera Term 新建连接窗口, 我们选择使用串口即可.

软件界面

Tera Term VT是Tera Term软件中的一个功能模块，用于支持VT(Video Terminal)系列终端仿真.

参考链接

teraterm–一款超好用堪比MobaXterm的远程终端连接软件，能解决shell端tab键等自动补全命令功能的缺失问题_tera term-优快云博客

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大模型对齐微调DPO
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### 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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