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GitHub新手必看:必备详解 GitHub 对于计算机新手来说,GitHub 是一个常用的代码共享平台。虽然很多人会告诉你去GitHub 看项目代码,但如何使用Git和GitHub呢?以下是一些基础知识! 1️⃣ Git与GitHub概述 Git 是一种运行在电脑上的版本控制软件,主要用于记录代码的修改历史,方便程序员撤销错误的修改,防止代码崩溃。 GitHub 是一个基于Git的网站,用于代码托管和协作。 2️⃣ Git的核心概念 Git 主要包含以下三部分: 提交(commit):每次代码修改都会被记录在一个提交中,这样当代码出现问题时可以回退到某个提交。 仓库(repository):保存代码的地方,文件组称为仓库。 分支(branch):项目分工时,每个人负责不同的部分,最后合并在一起,每个部分的代码称为一个分支。 3️⃣ 下载和安装 Git下载地址:官网下载,傻瓜式安装即可。 安装完成后,你会得到两部分:Git 和 VsCode。 VsCode下载地址:官网下载,傻瓜式安装。 使用VsCode可以方便地查看GitHub上的代码。 在GitHub上遇到不错的项目代码,不会保存和使用怎么办?请参考相关教程。加油吧!
楦何用Git轻松下载GitHub文件? 想要从GitHub下载文件却不知所措?别担心,Git来帮你!与直接复制粘贴代码不同,使用Git可以轻松下载整个文件包,方便后续使用和修改。ꊊ先,你需要从官方网站下载并安装Git。安装完成后,新建一个空文件夹,为后续的下载做准备。 接着,打开终端或命令提示符,并导航到新建的文件夹。在终端中输入“git clone”命令,后接你想要下载的GitHub仓库的地址。例如:“git clone ”。 最后,等待下载完成!Git会将整个仓库下载到你的本地计算机上,你可以随时查看、修改和使用其中的文件。 ᥰ贴士:在下载大文件或仓库时,请确保你的网络连接稳定,并耐心等待下载完成。 现在,你已经学会了如何用Git轻松下载GitHub文件啦!快来试试吧!
马赛徒步探秘,绝美风光等你 马赛的徒步之旅绝对是一次难忘的体验! 如果你对徒步感兴趣,那么Sugiton路线绝对是你的不二之选。这条路线不仅适合新手,而且风景如画,游客众多,不容易迷路。 徒步时间⏱️ 单程徒步大约需要1小时30分钟,如果你不想去Belv㩤㨲e de Sugiton高台俯瞰峡湾,直接走到海边也是不错的选择。 小贴士 旺季时这条线路可能需要预约,所以建议提前查看官网信息。 记得带上食物、水和必要的用品,因为沿途没有商店和洗手间。 交通 从市中心乘坐B1公交车到Luminy PN des Calanques。 或者选择直接打车到Parc national des Calanques,地址是171 avenue de Luminy, Marseille, 13009, FR。 徒步路线 下载官方APP Mes Calanques。 选择Balades et randonn㩥s。 选择La calanque et le belv㩤㨲e de Sugiton,就可以看到徒步地图啦。 额外提示 在快要下到峡湾时,有时会看到有piste和sentier两个方向的选择。其实终点是一样的,只不过piste是平坦的大道,sentier是较为陡峭的捷径小道。陡峭程度其实可以接受,类比普通山路样貌。 准备好了吗?快来体验马赛的Calanques徒步之旅吧!️
如何复现论文代码:一步步指南 复现论文代码在学术研究中非常重要,因为论文通常只提供有限的实现细节。以下是详细步骤: 1️⃣ 寻找开源代码 ✨ 论文中直接提供GitHub链接:这是未来计算机领域的一个趋势,越来越多的论文会公开源代码。 ✨ 同行研究者的复现:经典工作的代码复现通常可以在GitHub上搜索到。 ✨ Papers with code网站:这个网站专门收集了论文的复现工作。 ✨ 联系论文作者:如果论文没有公开且找不到同行的复现,可以尝试联系论文作者,态度诚恳地请求分享代码。 2️⃣ 下载代码和数据集 在GitHub的代码页面,你可以选择通过git clone或Download ZIP等方式下载代码。 3️⃣ 阅读README文件 通常,README(md格式)文件中会详细说明操作步骤,按照文件中的指示进行操作。 4️⃣ 安装依赖包和预训练权重 在README文件或requirement.txt文件中找到所需的依赖包及其版本要求,使用【pip install 包名】来安装依赖包,并将数据集和预训练权重拷贝到相应位置。 5️⃣ 运行代码 你可以通过命令窗口来运行代码,也可以右键选择run main函数。确保查看代码中是否有运行顺序说明。 6️⃣ 调试代码 如果遇到报错,首先检查是否所有必要的包都已安装。如果都已安装好,可以进行debug,查找问题所在。有问题可以百度、CSDN或询问大语言模型。 希望这些步骤能帮助你成功复现论文代码!
LLAMA3微调、量化、部署全攻略 LLAMA3已经发布一个月了,你是不是还在为如何微调LLAMA3而烦恼?别担心,我来帮你!今天,我将分享一份详细的教程,教你如何从零开始微调、量化、部署LLAMA3,直到实际应用。相信我,这份教程绝对让你受益匪浅! 微调LLAMA3 ️ 首先,你需要下载一个完整的LLAMA3模型。你可以从官网下载,或者选择别人已经微调过的中文版。例如,你可以下载这个模型: 接下来,进行指令微调。你需要执行以下步骤: 下载所有文件并保存到一个文件夹中。 打开命令行,进入该文件夹。 运行指令微调脚本:run_clm_sft_with_peft。 所需参数包括: --model_name_or_path:模型路径。 --tokenizer_name_or_path:分词器路径。 --dataset_dir:数据集路径。 --per_device_train_batch_size和--per_device_eval_batch_size:训练和评估的批次大小。 --do_train和--do_eval:是否进行训练和评估。 --seed:随机种子。 --bf16:使用bf16格式。 --num_train_epochs:训练周期数。 --Lr_scheduler_type:学习率调度器类型。 --Learning_rate:学习率。 --warmup_ratio:预热比例。 量化LLAMA3 量化LLAMA3需要使用llama.cpp项目()。首先,你需要安装CMAKE(),然后使用git clone命令下载项目: git clone cd lama.cpp pip install -r requirements/requirements-convert-hf-to-gguf.txt cmake -Bbuild -C build-config Release 接下来,在项目文件中找到转换工具convert-hf-to-gguf.py,并执行以下命令: python convert-hf-to-gguf.py -f 16 -o D:\PycharmProject\2024\my_lama3.gguf -t D:\PycharmProject\2024\my_lama3.quantized_model.gguf 部署LLAMA3 抩觽𒌌AMA3有两种方法:使用Llama和Llama Studio。无论你选择哪种方法,都非常简单,并且都自带启动服务。以下是具体步骤: Llama:创建项目并指定模型文件路径。 Llama Studio:创建项目并指定模型文件路径。 在Colab上量化LLAMA3 寸 如果你在Colab上操作,可以按照以下步骤进行: 下载Llama.cpp项目,并安装相关依赖。 下载Hugging Face上的模型(注意Colab内存有限制)。 使用snapshot_download方法下载模型。 执行量化命令:python convert-hf-to-gguf.py -f 16 -o ./quantized_model -t ./quantized_model.gguf 资源分享 为了帮助你更好地理解和操作,我还准备了一些资料: LLAMA3微调方法视频教程。 指令微调所需数据与模型下载指南。 LLAMA3模型微调实例视频教程。 LLAMA3微调后进行量化视频教程。 Llama.cpp量化实例视频教程。 LLAMA3部署与应用视频教程。 希望这份教程能帮到你,祝你顺利完成LLAMA3的微调、量化和部署!如果有任何问题,欢迎随时交流!
Vben Admin 快速上手指南 欢迎来到 Vben Admin 的世界!这是一款基于 Vue.js 的超酷企业级前端管理框架哦! 为什么选择 Vben Admin? 它融合了 Vue 3、TypeScript、Vite 等前沿科技,为你提供丰富的组件库和完整的项目模板,让你轻松构建后台管理系统!ꊊ 如何开始? 1️⃣ 下载项目:`git clone my-project` 2️⃣ 进入项目目录:`cd my-project` 3️⃣ 安装依赖:`npm install` 或 `yarn` 4️⃣ 启动项目:`npm run dev` 或 `yarn dev` 砩ṧ构解析: - `src`: 存放你的主要源代码 - `api`: 集中管理所有 API 请求 - `assets`: 放置静态资源,比如图标和图片 - `components`: 自定义你的组件库,让界面更个性化 - 还有更多目录等你来探索,比如 `design`, `hooks`, `layouts`, `locales`, `router`, `settings`, `store`, `utils`, 和 `views`! ᠥ㫯在项目的根目录下,你可以编辑 `.env` 文件来设置全局配置,比如端口号、网站标题等。这样,你的应用就能更加个性化啦!✨ 现在就开始你的 Vben Admin 之旅吧!
马赛徒步秘境,不容错过! 在马赛,有一件事你绝对不能错过,那就是去国家海湾森林公园徒步。为了这次徒步,我下载了一个叫Mas Calanques的App,里面详细介绍了公园的各种徒步路线,包括难度和所需时间,非常实用。 我推荐一条既简单又风景如画的路线:La calanque et le belv㩤㨲e de Sugiton。这条路线单程只需1小时,来回也不过2小时。刚开始你会经过一片黄土树林,慢慢地,树木变得茂密,视野也越来越开阔。当你走到一个开阔地时,地中海透明的海峡会突然出现在你眼前,仿佛置身于梦中。 在这里,你还会看到很多当地年轻人从峭壁上一跃入水,那种场景真是美得让人窒息。泳衣最好穿在身上,带一个薄浴巾就好,因为这里没有换衣服的地方,也没有厕所。不过,下水后往回走的过程中,泳衣差不多一个小时就能干了。 别忘了带足够的水和做好防晒措施。推荐下午3点左右出发,这样下水后玩到6点多往回走时,既不晒又舒服,还有海风拂面,特别惬意。 总之,来马赛一定要去国家海湾森林公园徒步一次,感受这片梦幻般的海峡风光。
何同学视频中的“家丑”揭秘 最近,一位名叫何同学的用户在社交媒体上引起了不少关注。他的视频中声称“我们专门写了一个软件”,然而,有网友发现,这个软件实际上使用了别人的开源项目代码。代码的原作者是vietnh1009,从截图对比来看,何同学并不是完全照抄,他删去了源代码开头的注释部分“@ author:Viet Nguyen”。而且,从视频下方的路径来看,大概率没有使用git进行版本管理,而是直接下载的。 这段视频在社交媒体上引起了不小的争议。有网友评论说:“新的风暴已经出现,你的妙评何时再现?”还有人置顶提醒大家不要去原github上的issue团建,因为“家丑不可外扬”,否则只会让西方国家看不起我们。 这种做法不仅让人质疑何同学的视频内容,也让人对这种“家丑不可外扬”的借口感到困惑。难道我们应该因为所谓的“家丑”而隐瞒真相,不去追究责任吗?这种做法只会让真正的问题被掩盖,让西方国家对我们的态度更加复杂。 我们应该以开放和透明的态度面对问题,而不是用一些空洞的借口来逃避责任。只有这样,我们才能真正进步,真正赢得别人的尊重。
多平台管理你的秘密书签:潮汐收藏使用指南 嘿,大家好!今天我要和大家分享一个超级实用的小工具——潮汐收藏。这个工具可以让你在多个平台之间轻松管理你的秘密书签,简直不要太方便!下面我就来详细讲讲它的安装和使用方法吧。 在线安装方式 首先,打开潮汐收藏的下载链接。 然后在扩展商店里找到右上角的“添加至 Chrome”按钮,点击一下,就完成了安装。 本地安装方式 如果你喜欢离线操作,也可以选择本地安装。 下载离线安装包,并解压到你想要存放的目录里。 打开 Chrome 浏览器,点击右上角的菜单栏,选择“扩展程序”中的“管理扩展程序”。 在右上角打开“开发者模式”。 点击“加载已压缩的扩展程序”,然后选择你解压后的插件文件夹,搞定! 收藏方式 使用潮汐收藏其实非常简单。 点击浏览器上方扩展栏的潮汐收藏图标。 输入你想要自定义的名称,就可以轻松收藏了。 特点 潮汐收藏有几个非常实用的特点: 支持 WebDAV 同步,让你在不同设备之间同步书签变得超级简单。 支持 Git 服务同步,这样你可以更好地管理你的书签版本。 支持 HTML 导入设置,你可以轻松导入其他书签格式。 希望这个小工具能帮到大家,让你们在浏览网页的时候更加得心应手!如果你有任何问题或者使用上的小技巧,欢迎在评论区分享哦!
LLama3加速秘籍劥大家好!今天我想和大家分享一下如何用TensorRT和Triton来加速LLama3模型的推理。这个教程是基于我之前的经验总结出来的,希望能帮到你们。 环境准备 首先,你需要准备一个带有GPU和NVIDIA Docker的主机。我个人推荐使用智星云,比如GPU3090,24G显存,宿主机内存至少30G,磁盘200G,驱动版本大于535,CUDA 12.1。机器类型选择云主机,性能模式普通性能,GPU类型GeForce RTX3090,显存24G。 下载仓库 劦夸来,创建代码目录,如果还没有的话。然后下载TensorRT-LLM仓库,这里用v0.8.0稳定版本: bash cd ~ mkdir codeRepo && cd codeRepo git clone -b v0.8.0 下载模型 报建模型目录,如果还没有的话: bash mkdir -p /root/model_repository 然后下载模型: bash cd /root/model_repository git clone 组织目录 红色部分是本次部署需要的: 拉取容器 ⊤𘋨时,建议调大网络带宽: bash docker pull nvidia/cuda:12.1.0-devel-ubuntu22.04 启动容器 进入仓库: bash cd TensorRT-LLM 启动容器: bash docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all -v $(PWD):/TensorRT-LLM -v /root/model_repository:/model_repository --entrypoint /bin/bash -it --workdir /TensorRT-LLM nvidia/cuda:12.1.0-devel-ubuntu22.04 安装依赖 ️ 进入容器后,安装依赖: bash apt-get update && apt-get -y install python3.10 python3-pip openmpi-bin libopenmpi-dev 安装稳定版本TensorRT-LLM,下载依赖比较耗时。 希望这个教程能帮到你们!如果有任何问题,欢迎在评论区留言,我们一起讨论解决。
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