小镇数字青年-优快云博客

原创 MAC spotlight 搜不到应用程序和 tags 生效

ps：我首先尝试使用AI搜索功能，但发现其效果不尽如人意。随后，我转而使用Edge浏览器进行搜索，然而由于某些信息的时间过于久远，导致参考价值有限，搜索结果依然不尽如人意。最终，我选择了Google搜索引擎，其强大的搜索能力果然不负众望，成功找到了所需信息。

2025-08-29 22:17:14 547

原创 python ModuleNotFoundError: No module named ‘ ‘，绝对能解决。解决不了私信包教会。

让系统认为我在这个/root/SACNet_a5000目录下面，那我肯定可以直接导入from code import..解决这个问题关键：把当前文件目录结构放到合适的目录下面。自然就可以导入想要的包。我在这个model_orign.py里想用Code文件夹这个东西。sys.path.append('合适的目录')而我的脚本文件的在很多个目录里面。直接两行代码solve。

2024-10-21 13:00:04 599

原创 P2672 [NOIP2015 普及组] 推销员 python 优美的证明

这道题会卡很久，友情提示。本人卡了..算力说了丢面子就不说了。可以ac的代码，对着看，大概率看不懂，听我娓娓道来。书写证明如下，如果还是不懂。

2024-10-20 16:36:04 229

原创 P2678 跳石头

ans = midl = mid + 1 # 查找更大的最小值else:r = mid - 1 # 缩小范围rivers = apre_stone = cur_stone # 如果两相邻石头距离大于等于mid，不去除else: # 如果两相邻石头距离小于mid，去除（不准你们挨这么近）has_moved += 1 # 只需更新移动石头数量，pre_stone保持不变# cur_stone= total_stone 说明遍历完成。

2024-10-11 10:38:12 717

原创选中即可打印

选中即可打印的exe~

2024-09-28 12:51:43 349

原创洛谷题单入门部分[python]

题单链接：https://www.luogu.com.cn/training/9349。

2024-09-28 12:40:14 2215

原创 MindSearch CPU-only 版部署

一路走来，练就一手写文档能力，不错不错，项目也很干，很无聊（bushi）。

2024-09-13 22:48:54 1636

原创茴香豆：企业级知识库问答工具

在 InternStudio 中利用 Internlm2-7b 搭建标准版茴香豆知识助手，并使用 Gradio 界面完成 2 轮问答（问题不可与教程重复，作业截图需包括 gradio 界面问题和茴香豆回答）。知识库可根据根据自己工作、学习或感兴趣的内容调整，如金融、医疗、法律、音乐、动漫等（优秀学员必做）。这个没做，感觉任务都没懂，难道有微调么？怎么个调整？耗时挺久。

2024-09-13 21:22:31 901

原创 InternVL 微调实践闯关任务

命令行写的模型位置应该/root/InternLM/InternVL2-2B/整了个batch size 8 跑崩了算了还就是恢复到4老老实实跑吧嘿嘿。感觉可以batchsize==5 但又突然又上压力了。说实话看这张图，我都有点get不到是什么意思。50 A100 大概6-7h 建议虚拟机开8-12h。大概3000step 300min ---5h。50%a100 用的batchsize=4。vs之前的罗里吧嗦确实像回事了。先不管了会宿舍洗洗先。文档写模型的位置写错了。

2024-09-13 10:51:16 454

原创 LMDeploy 量化部署实践闯关任务

本次实践选用InternVL2-26B进行演示，其实就根本来说作为一款VLM和上述的InternLM2.5在操作上并无本质区别，仅是多出了"图片输入"这一额外步骤，但作为量化部署进阶实践，选用InternVL2-26B目的是带领大家体验一下LMDeploy的量化部署可以做到何种程度。所以用量化后的internlm2_5-1_8b-chat-w4a16-4bit出错。ssh -CNg -L 6006:127.0.0.1:6006 root@ssh.intern-ai.org.cn -p <你的ssh端口号>

2024-09-12 19:14:02 2421 3

原创 Lagent 自定义你的 Agent 智能体

每个任务的惯用套路，什么技术什么乱七八套一系列名词。它们很重要，但没必要过度研究。只有动手才能理解的更深。开始只需要记得这些技术最核心最关键的东西即可。我目前理解agent就是汽车：大模型如同发动机，一辆汽车不单单靠发动机就能上路、吹空调、播放音乐，而agent就可以。Lagent 中关于工具部分的介绍文档位于动作 — Lagent。下面我们将实现一个调用 MagicMaker API 以完成文生图的功能。然后把下面代码贴进去'dongman', # 动漫'guofeng', # 国风。

2024-09-12 13:18:26 766

原创 OpenCompass 评测 InternLM-1.8B 实践

有人花了三小时，搞不懂demo 十几分钟意思下得了，不过真实的时间长也有道理。时间挺长的喝杯茶打打看看片或者刷刷leetcode 或者出去吃个饭？本文就是坑没用弄出来目前看到这先不用看了后续填坑2333。得先安装这个lmdeploy 要不然白评测了。我最后用30的a100用了1.5h左右。评测模型的好坏，所以本任务就是评测。本博客也是根据官方文档来的，这一关环境少了很多。降低下numpy版本。

2024-09-08 17:54:49 717

原创 XTuner 微调个人小助手认知任务（目前自认为文档写的最好的一集）

结果最不重要重要的是过程。我是反感这句话的，没用结果就不会有正反馈，一定要做出来才符合人性，一直得不到回报才是病态不利于身心的。除非自带天狗属性。发现一个bug算了赶快闯关了~

2024-09-08 13:23:24 994

原创洛谷题单开刷 python 实现

第一部分入门：https://www.luogu.com.cn/training/9349。总题单：https://www.luogu.com.cn/training/580932。

2024-09-07 20:58:15 229

原创 Llamaindex RAG实践

有了这个向量那么继续用所谓的rag手法提问当然这个过程需要python语言实现。拆解任务，所谓的LlamaIndex也无非一个pip包的事情。然后接着对模型问同样的问题：这xunter到底tm是什么东西。那么加一下核心包也就是词向量依赖也是rag基石。貌似和文档给的有所出入，但比不用rag靠谱了。不过模型聪明了采用了 rag方式回答。45013 ssh的端口号。再web可视化这个程序一下。8501 服务器端口号。7860 本地端口号。然后对应的问题回答是。

2024-09-07 15:39:27 444

原创浦语提示词工程实践

先不扯那么多概念看文档给了个吹牛逼的提示词，把他输入到系统提示。起码面对谣言敢于说不比某些模型不懂硬懂好多了。配置环境文档在这里一条条命令行输入即可。对于谣言数学大师提示词貌似有点不行。我看想获得优秀学员还需要完成两个。问题：模型没法判断浮点数大小。什么是langgpt提示词。用gpt写了给提示词。

2024-09-07 14:34:16 303

原创 8G 显存玩转书生大模型 Demo

ssh -CNg -L 6006:127.0.0.1:6006 root@ssh.intern-ai.org.cn -p 你的 ssh 端口号。先看看Streamlit Web Demo 部署 InternLM2-Chat-1.8B 模型任务。输入这些后服务器说明已经成功了，接着本地映射服务器一下就可以本地浏览器打开。镜像选择为 Cuda-12.2。在输入开发机名称后，点击创建开发机。让gpt帮你写这个命令就没问题了。最后本地就可以打开问话了。可以用之前的继续开机。

2024-09-07 13:31:38 298

原创 L1书生大模型全链路开源体系

此外，InternEvo还具备强大的容错性能和长序列训练能力。2. **内容创作与编辑**：在媒体和出版行业，InternLM2可以辅助编辑和作者进行内容创作，提供写作建议、文本校对和风格一致性检查，提高内容生产效率和质量。9. **医疗咨询与健康建议**：在医疗健康领域，InternLM2可以提供基于大量医疗数据和文献的咨询和建议，辅助医生和患者做出更好的健康决策。6. **多语言翻译与交流**：InternLM2支持多种语言，可以应用于跨语言的翻译工作，促进不同语言和文化背景的人们之间的交流和合作。

2024-09-07 12:47:51 391

weixin_46509586的博客