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RSS订阅原创 无网环境部署RAG-flow-0.12版本遇到docker部署时提示failed to get gpt-3.5-turbo token encoder
项目上线正式服务器后，发现one-api容器无法启动，日志发现其无限重启，错误原因是failed to get gpt-3.5-turbo token encoder，看来它肯定是需要联网下载数据，我的正式服务器是无法上网的。默认程序启动时会联网下载一些通用的词元的编码，如：gpt-3.5-turbo，在一些网络环境不稳定，或者离线情况，可能会导致启动有问题。可通过配置TIKTOKEN_CACHE_DIR设置缓存目录，由于我用的是docker，那么干脆把文件映射到对应的目录即可。
2025-06-26 17:59:49
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原创 linux,在不升级docker-compose版本的情况下,运用docker-compose.yml新语法启动容器（巧用新招，在旧版docker-compose上跑新版语法启动容器）
通过另一种方式实现低版本docker-compose 使用最新语法构建容器
2025-03-05 16:16:02
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原创 记录同模型，不同环境预测结果“天差地别”
具体情况是，在A环境中模型表现出较高的准确率，而在B环境中，同样的输入得到了不理想的预测结果。为了确保模型和tokenizer一致，我在B环境中同样使用了本地缓存的预训练模型和自定义tokenizer，而非在线加载模型。确保模型的权重、参数完全一致。我首先确保在A和B两个环境中使用相同的CUDA版本（CUDA 11.1）和相同的GPU驱动版本。导出A环境中的依赖，并在B环境中使用相同的依赖进行安装。将A环境中的Python版本、PyTorch版本和Transformers库的版本完全同步到B环境。
2024-10-11 14:11:53
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原创 将以标注好的数据导入label-studio进行预览和修改---以ner数据为例
【代码】将以标注好的数据导入label-studio进行预览和修改---以ner数据为例。
2024-09-14 18:13:58
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原创 使用飞浆模型进行实体抽取任务
print(ie("据《防务日报》2002年4月11日报道，昨天国防部降低威胁局局长斯蒂芬・扬格宣称，本周热压战斗部在洛克希德・马丁公司的海尔法导弹上的静态试验非常成功。昨天，扬格在听取参议院武装部队委员会应对威胁小组的意见之后向《防务日报》透露，明年我们将能看到一种新型战斗部，这种战斗部用于攻击加固的目标和储藏化学武器和生物武器的场所。扬格最后说，战胜储存的化学/生物武器意味着很艰难的挑战。# schema = ['时间', '地点', '国家', '人物',"组织","武器","演习"]
2024-09-05 17:58:05
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原创 服务器通过docker-compose形式部署neo4j
第四步 将docker-compose.yml 文件上传到服务器， 在该文件位置执行命令。解释，拉取镜像源命令（docker pull hub.uuuadc.top/library/第一步 检查服务器中是否装有docker服务，如无docker服务请安装docker。）中neo4j:5.9.0 应和docker-compos中neo4j的。第三步 本地创建docker-compose.yml 文件。neo4j 账号 ：neo4j 密码 0123456789。
2024-06-24 15:58:55
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原创 pycharm 中Markdown用法
PyCharm的Settings里面选择Plugins，搜索Markdown support如果搜到说明已经安装，如果没有，点击下面Install JetBrain plugin…注：Markdown本身语法不支持链接在新页面中打开，貌似简书做了处理，是可以的。图片title是图片的标题，当鼠标移到图片上时显示的内容。在想要设置为标题的文字前面加#，几个#是几级标题，最多支持六级标题。我的pycharm不支持，jupyte notebook支持。图片alt就是显示在图片下面的文字，相当于对图片内容的解释。
2023-11-16 10:00:42
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空空如也
多种类命名实体识别算法
2024-09-09
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