摘要： 分类任务 import numpy as np import evaluate metric = evaluate.load("accuracy") def compute_metrics(eval_pred): logits, labels = eval_pred predictions = np 阅读全文

摘要： p from peft import PromptEncoderConfig, get_peft_model peft_config = PromptEncoderConfig(task_type="CAUSAL_LM", num_virtual_tokens=20, encoder_hidden_ 阅读全文

摘要： 它主要用于创建和管理容器，但它也支持在管理容器时构建镜像 version: '3'设置 version: '3' 表示使用 Docker Compose 文件格式的第 3 版标准services: 配置服务 1 基础配置 2 运行配置 3 网络端口配置 4 存储卷配置 5 环境配置 6 启动顺序配置 阅读全文

摘要： 用来构建镜像的， 指令： FROM 指定基础镜像，用于后续的指令构建。 MAINTAINER 指定Dockerfile的作者/维护者。（已弃用，推荐使用LABEL指令） LABEL 添加镜像的元数据，使用键值对的形式。 RUN 在构建过程中在镜像中执行命令。下载库 CMD 指定容器创建时的默认命令。 阅读全文

摘要： RAG，全称为“Retrieval-Augmented Generation”，是一种结合信息检索和生成式模型的方法。它主要用于提高生成式模型（如GPT、BERT等）的准确性和实用性，特别是在需要从大规模知识库或文档中提取相关信息的任务中。 RAG的工作原理： 信息检索（Retrieval）：首先， 阅读全文

摘要： 创建文件夹 初始化 go mod init 文件夹名字 阅读全文

摘要： 官网： AutoPeftModel类通过从配置文件中自动推断任务类型来加载适当的PEFT模型。它们被设计成在一行代码中快速、轻松地加载PEFT模型，而不必担心您需要哪个确切的模型类，或者手动加载PeftConfig.v AutoModel、Transformers提供了一种简单统一的方法来加载预训练 阅读全文

摘要： PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning参数高效微调） huggingface：PEFT (huggingface.co) github：GitHub - huggingface/peft: 🤗 PEFT: State-of-the-art Parameter-Ef 阅读全文

摘要： 怎么下载的都有，还是看官网，以官网为准 阅读全文

摘要： func Login(r *gin.Engine) { r.POST("/bindpost", func(c *gin.Context) {c可以获取请求信息、处理数据，并通过各种方法将处理结果返回给前端 在 Gin 框架中，c 是 *gin.Context 类型的一个变量。*gin.Context 阅读全文