vue3使用百度地图简单步骤

一、申请AK

百度地图开放平台 | 百度地图API SDK | 地图开发

在百度地图开放平台申请AK,申请成功如下图所示:

二、实用步骤

1.安装vue-baidu-map-3x:

npm install vue-baidu-map-3x --save

2.在main.js中进行全局配置

 注意事项:

1.BaiduMap 组件容器本身是一个空的块级元素,如果容器不定义高度,百度地图将渲染在一个高度为 0 不可见的容器内;

2.没有设置 center 和 zoom 属性的地图组件是不进行地图渲染的。当center 属性为合法地名字符串时例外,因为百度地图会根据地名自动调整 zoom 的值;         

3.由于百度地图 JS API 只有 JSONP 一种加载方式,因此 BaiduMap 组件及其所有子组件的渲染只能是异步的。

3.在页面中使用

效果展示:

Tips:具体控件实用规则可参考该链接Vue Baidu Map

### 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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