Linux centos7 服务器查看硬盘是SSD还是SATA命令行

一般看硬盘名称。通过命令 cat /proc/scsi/scsi,我们可以看到硬盘的参数。这可以可以看到硬盘参数,然后搜索看看磁盘到底是什么就知道了。

1.cat /sys/block/sda/queue/rotational
lsblk -d -o name,rota
NAME ROTA
sda 0 #sda是固态硬盘(SDD)
打开terminal,运行如下命令,因为SSD是非转动盘,如果返回结果为0说明是SSD硬盘,如果返回结果为1,说明是转动盘HDD类的硬盘。

[root@foundation83 Desktop]# cat /sys/block/sda/queue/rotational #表明sda这块硬盘是固态硬盘(SSD)
0
[root@foundation83 Desktop]# cat /sys/block/sdb/queue/rotational #表明sdb这块硬盘是固态硬盘(SSD)

### 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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