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2025年9月29日
ragas 评估报错 {'message': 'Invalid n value (currently only n = 1 is supported)', 'type': 'invalid_request_error', 'param': None, 'code': 'invalid_request_error'}
摘要: 报错信息:{'message': 'Invalid n value (currently only n = 1 is supported)', 'type': 'invalid_request_error', 'param': None, 'code': 'invalid_request_error
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posted @ 2025-09-29 14:13 wangssd
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2025年9月28日
docker常用命令
摘要: # 查看所有容器(运行中和已停止的) docker ps -a # 进入nginx容器内部 docker exec -it nginx_container bash # 导出镜像docker save -o flask_app.tar flask_app:v1# 导出容器docker export
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posted @ 2025-09-28 09:43 wangssd
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2025年9月26日
RAGAS大模型评估框架
摘要: 一、RAGAs评估 RAGAs (Retrieval-Augmented Generation Assessment) 是一个框架,可以帮助快速评估RAG系统的性能,为了评估 RAG 系统,RAGAs 需要以下信息: question:用户输入的问题。answer:从 RAG 系统生成的答案(由LL
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posted @ 2025-09-26 17:26 wangssd
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docker 镜像/容器
摘要: 根据镜像启动容器,并进入容器: docker run -it --privileged --entrypoint bash 镜像名 # 如果镜像已经存在,直接启动 docker run -d --name flask_container -p 5000:5000 flask_app:v1 flask
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posted @ 2025-09-26 14:28 wangssd
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2025年9月25日
docker 制作/运行
摘要: conda环境导出 conda env export --no-builds > environment.yml 使用 --no-builds 参数(推荐) 会忽略包的构建信息(包括平台标识),只保留包名和版本号 使用专门的包扫描工具 pipreqs(推荐):扫描指定目录下的文件都导入了哪些包,存入
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posted @ 2025-09-25 17:40 wangssd
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dockerfile 常用命令
摘要: 导出所有包到 requirements.txt # 导出当前环境的所有包(包含版本号) conda list --export > requirements.txt # 或者使用pip格式导出(推荐用于跨平台) pip list --format=freeze > requirements.txt#
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posted @ 2025-09-25 14:23 wangssd
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时序大模型/时序小模型
摘要: 时序大模型和时序小模型的核心区别在于模型复杂度、数据需求、能力范围和应用场景。 静态特征:不随时间变化而变化的特征,如店铺名称 动态特征:随时间变化而变化的特征,如天气、温度 核心区别一览表 特征维度时序大模型时序小模型 核心思想 预训练 + 微调。在海量、多领域的时序数据上训练一个通用基础模型,然
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posted @ 2025-09-25 11:08 wangssd
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docker/docker compose/k8s
摘要: Docker、Docker Compose 和 Kubernetes(K8s)是现代容器化技术的核心组成部分,但它们扮演着不同的角色。 简单来说: Docker:用来创建和运行单个容器的工具。 Docker Compose:用来定义和运行多个相互依赖的容器的工具。 Kubernetes (K8s):
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posted @ 2025-09-25 10:37 wangssd
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2025年9月24日
自动构建高质量测试集
摘要: 基于文档自动生成 QA 对(文档 - 问题 - 答案三元组)是构建高质量测试集、知识库评估或模型微调数据的核心方法,其核心流程围绕 “文档采样→内容解析→LLM 生成→质量过滤→格式输出” 展开。 一、核心目标与前置准备 在启动前需明确目标,避免后续流程偏离需求: 核心目标:生成 “高质量” QA
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posted @ 2025-09-24 11:01 wangssd
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大模型评估方法-微调模型/评估性能
摘要: 1. 检索质量评估 通常在开发/验证集上进行。 命中率:对于一个问题,系统是否至少检索到了一个相关文档?这是一个二元指标(是/否)。它衡量了检索的召回能力。 平均精度@K:这是信息检索中的核心指标。它衡量在前K个检索结果中,相关文档的比例和排名位置。例如,MRR@5 表示前5个结果中,第一个相关文档
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posted @ 2025-09-24 10:38 wangssd
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