autodl,LLaMA-Factory

时间: 2025-05-17 09:09:33 浏览: 20
### 关于 Autodl 和 LLaMA-Factory 的使用教程、安装及配置 #### 一、Autodl 平台简介 Autodl 是一种用于自动化机器学习模型训练的服务平台,支持用户上传自定义数据集并运行预设脚本完成模型训练任务。对于 LLaMA-Factory 而言,Autodl 提供了一个便捷的数据存储环境,允许开发者将数据集放置在其指定路径下以便后续处理[^3]。 #### 二、LLaMA-Factory 环境搭建流程 以下是基于引用内容整理的 LLaMA-Factory 安装与配置指南: 1. **克隆项目仓库** 执行以下命令从 GitHub 获取最新版本的 LLaMA-Factory 源码: ```bash git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git ``` 2. **切换工作目录** 进入项目的根目录以准备下一步操作: ```bash cd LLaMA-Factory ``` 如果需要调整默认路径,则可以参照如下方式进入特定位置[^1]: ```bash cd \root\LLaMA-Factory ``` 3. **安装依赖项** 使用 `pip` 命令加载必要的 Python 库文件,确保开发环境中具备完整的功能模块支持: ```bash pip install -e .[metrics] ``` 此步骤会下载所有必需的第三方库以及额外选项中的评估工具包[^2]。 4. **导入个人数据集** 将自有数据集迁移至 Autodl 中对应的子文件夹内,具体目标地址应为: ```plaintext LLaMA-Factory/data/ ``` 数据结构需满足框架预期输入格式要求,通常包括但不限于 JSONL 或 CSV 文件形式。 #### 三、常见注意事项 - 在执行上述任一步骤前,请确认本地已正确安装 Git 版本控制系统以及 Python 解释器及其配套管理工具 Pip。 - 若遇到权限不足错误提示时,尝试附加 sudo 权限重新发起请求;或者通过虚拟隔离沙箱如 Conda 创建独立空间规避冲突风险。 ```python import os # 示例代码片段展示如何验证当前所在的工作区是否为目标路径 current_directory = os.getcwd() if current_directory.endswith('LLaMA-Factory'): print("位于正确的 LLaMA-Factory 主目录") else: raise ValueError(f"未处于有效目录 {current_directory}") ```
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一、目的1. 加速训练过程2. 适应大规模数据3. 资源利用率高4. 提升训练速度5. 增大系统容量6. 提高系统可用性7. 加速模型迭代二、 LLaMA-Factory1.安装2. LLaMA-Factory 校验三、 训练引擎1.DDP2. DeepSpeed3.FSDP四、WebUI五. 参数配置1. 模型2. 数据3. 训练参数4. 多卡参数1. ZeRO-12. ZeRO-23. ZeRO-3六、训练七、推理八、XTuner一、目的分布式训练是一种在多个计算节点上共同完成机器学习模型训练任务的过程,它可以充分利用多台计算机的资源,提高训练效率和模型准确性。分布式训练的主要优势包括:1. 加速训练过程通过并行计算,分布式训练大幅缩短了训练时间,提高了训练效率。提高模型准确性:利用更多的计算资源和数据样本进行训练,减少了过拟合风险,提高了模型的泛化能力和准确性。2. 适应大规模数据分布式训练能够处理传统单机训练难以应对的大规模数据集。3. 资源利用率高有效利用了计算资源,避免了单机训练时的资源闲置和浪费。4. 提升训练速度通过并行计算,分布式训练能够显著缩短模型训练的时间,尤其是在处理大规模数据集和复杂模型时效果更为明显。5. 增大系统容量随着业务量的增长,单机性能已无法满足需求。分布式训练通过多台计算设备的协同工作,能够应对更大规模的应用场景。6. 提高系统可用性分布式架构能够消除单点故障,提高系统的整体可用性。即使某个计算设备出现故障,也不会影响整个训练任务的进行。7. 加速模型迭代在快速迭代的机器学习项目中,分布式训练能够更快地完成模型训练,从而加速模型迭代和优化过程。总的来说,分布式训练在深度学习领域提高训练效率和加快模型收敛的重要手段 。二、 LLaMA-Factory1.安装在安装 LLaMA-Factory 之前,请确保您安装了下列依赖:运行以下指令以安装 LLaMA-Factory 及其依赖:git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.gitcd LLaMA-Factorypip install -e ".[torch,metrics]"123如果出现环境冲突,请尝试使用 pip install --no-deps -e . 解决2. LLaMA-Factory 校验完成安装后,可以通过使用 llamafactory-cli version 来快速校验安装是否成功如果看到类似下面的界面,就说明安装成功了。 Successfully uninstalled requests-2.31.0 Attempting uninstall: anyio Found existing installation: anyio 4.4.0 Uninstalling anyio-4.4.0: Successfully uninstalled anyio-4.4.0Successfully installed accelerate-1.2.1 aiofiles-23.2.1 aiohappyeyeballs-2.4.6 aiohttp-3.11.12 aiosignal-1.3.2 annotated-types-0.7.0 anyio-4.8.0 audioread-3.0.1 av-14.1.0 click-8.1.8 datasets-3.2.0 dill-0.3.8 docstring-parser-0.16 einops-0.8.1 fastapi-0.115.8 ffmpy-0.5.0 fire-0.7.0 frozenlist-1.5.0 gradio-5.12.0 gradio-client-1.5.4 huggingface-hub-0.28.1 jieba-0.42.1 joblib-1.4.2 lazy-loader-0.4 librosa-0.10.2.post1 llamafactory-0.9.2.dev0 llvmlite-0.44.0 markdown-it-py-3.0.0 mdurl-0.1.2 msgpack-1.1.0 multidict-6.1.0 multiprocess-0.70.16 nltk-3.9.1 numba-0.61.0 orjson-3.10.15 pandas-2.2.3 peft-0.12.0 pooch-1.8.2 propcache-0.2.1 pyarrow-19.0.0 pydantic-2.10.6 pydantic-core-2.27.2 pydub-0.25.1 python-multipart-0.0.20 pytz-2025.1 regex-2024.11.6 requests-2.32.3 rich-13.9.4 rouge-chinese-1.0.3 ruff-0.9.6 safehttpx-0.1.6 safetensors-0.5.2 scikit-learn-1.6.1 scipy-1.15.1 semantic-version-2.10.0 sentencepiece-0.2.0 shellingham-1.5.4 shtab-1.7.1 soundfile-0.13.1 soxr-0.5.0.post1 sse-starlette-2.2.1 starlette-0.45.3 termcolor-2.5.0 threadpoolctl-3.5.0 tiktoken-0.9.0 tokenizers-0.21.0 tomlkit-0.13.2 tqdm-4.67.1 transformers-4.48.3 trl-0.9.6 typer-0.15.1 typing-extensions-4.12.2 tyro-0.8.14 tzdata-2025.1 uvicorn-0.34.0 websockets-14.2 xxhash-3.5.0 yarl-1.18.3WARNING: Running pip as the 'root' user can result in broken permissions and conflicting behaviour with the system package manager. It is recommended to use a virtual environment instead: https://pip.pypa.io/warnings/venvroot@autodl-container-c2d74383d9-db8bb7c4:~/autodl-tmp/LLaMA-Factory# llamafactory-cli version----------------------------------------------------------| Welcome to LLaMA Factory, version 0.9.2.dev0 || || Project page: https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory |----------------------------------------------------------root@autodl-container-c2d74383d9-db8bb7c4:~/autodl-tmp/LLaMA-Factory# 1234567891011121314三、 训练引擎LLaMA-Factory 支持单机多卡和多机多卡分布式训练。同时也支持 DDP , DeepSpeed 和 FSDP 三种分布式引擎。1.DDPDDP (DistributedDataParallel) 通过实现模型并行和数据并行实现训练加速。 使用 DDP 的程序需要生成多个进程并且为每个进程创建一个 DDP 实例,他们之间通过 torch.distributed 库同步。2. DeepSpeedDeepSpeed 是微软开发的分布式训练引擎,并提供ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)、offload、Sparse Attention、1 bit Adam、流水线并行等优化技术。 您可以根据任务需求与设备选择使用。3.FSDP通过全切片数据并行技术(Fully Sharded Data Parallel)来处理更多更大的模型。在 DDP 中,每张 GPU 都各自保留了一份完整的模型参数和优化器参数。而 FSDP 切分了模型参数、梯度与优化器参数,使得每张 GPU 只保留这些参数的一部分。 除了并行技术之外,FSDP 还支持将模型参数卸载至CPU,从而进一步降低显存需求。由于deepseek分布式训练加速,采用混合精度(fp16/fp32)和ZeRO优化,减少显存占用,从而加速训练。所以本文采用DeepSpeed 是训练引擎。四、WebUILLaMA-Factory 支持通过 WebUI 零代码微调大语言模型。 在完成 安装 后,您可以通过以下指令进入 WebUI:llamafactory-cli webui1WebUI 主要分为四个界面:训练、评估与预测、对话、导出。当运行上面命令后,打开如下界面在开始训练模型之前,需要指定的参数有:模型名称及路径训练阶段微调方法训练数据集学习率、训练轮数等训练参数微调参数等其他参数输出目录及配置路径

[WARNING|logging.py:329] 2025-03-04 18:56:07,620 >> Unsloth: Input IDs of length 8200 > the model's max sequence length of 8192. We shall truncate it ourselves. It's imperative if you correct this issue first. swanlab: Error happened while training swanlab: 🌟 Run swanlab watch /root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/swanlog to view SwanLab Experiment Dashboard locally swanlab: 🏠 View project at https://swanlab.cn/@chrisfang/llamafactory-test swanlab: 🚀 View run at https://swanlab.cn/@chrisfang/llamafactory-test/runs/up1xn9h4tc0ynh9sfnogq File "/root/miniconda3/bin/llamafactory-cli", line 8, in <module> sys.exit(main()) ^^^^^^ File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/cli.py", line 112, in main run_exp() File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/train/tuner.py", line 93, in run_exp _training_function(config={"args": args, "callbacks": callbacks}) File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/train/tuner.py", line 67, in _training_function run_sft(model_args, data_args, training_args, finetuning_args, generating_args, callbacks) File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/train/sft/workflow.py", line 102, in run_sft train_result = trainer.train(resume_from_checkpoint=training_args.resume_from_checkpoint) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/transformers/trainer.py", line 2241, in train return inner_training_loop( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "<string>", line 329, in _fast_inner_training_loop File "<string>", line 31, in _unsloth_training_step File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/unsloth/models/_utils.py", line 1077, in _unsloth_pre_compute_loss return self._old_compute_loss(model, inputs, *args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/transformers/trainer.py", line 3759, in compute_loss outputs = model(**inputs) ^^^^^^^^^^^^^^^ 但是我的数据集最大长度也才6000多

[WARNING|logging.py:329] 2025-03-04 21:16:20,919 >> Unsloth: Dropout = 0 is supported for fast patching. You are using dropout = 0.01. Unsloth will patch all other layers, except LoRA matrices, causing a performance hit. Unsloth: Offloading input_embeddings to disk to save VRAM Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/bin/llamafactory-cli", line 8, in <module> sys.exit(main()) ^^^^^^ File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/cli.py", line 112, in main run_exp() File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/train/tuner.py", line 93, in run_exp _training_function(config={"args": args, "callbacks": callbacks}) File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/train/tuner.py", line 67, in _training_function run_sft(model_args, data_args, training_args, finetuning_args, generating_args, callbacks) File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/train/sft/workflow.py", line 52, in run_sft model = load_model(tokenizer, model_args, finetuning_args, training_args.do_train) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/model/loader.py", line 169, in load_model model = init_adapter(config, model, model_args, finetuning_args, is_trainable) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/model/adapter.py", line 299, in init_adapter model = _setup_lora_tuning( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/model/adapter.py", line 235, in _setup_lora_tuning model = get_unsloth_peft_model(model, model_args, peft_kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/model/model_utils/unsloth.py", line 79, in get_unsloth_peft_model return FastLanguageModel.get_peft_model(**peft_kwargs, **unsloth_peft_kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/unsloth/models/llama.py", line 2377, in get_peft_model offload_input_embeddings(model, temporary_location) File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/unsloth/models/_utils.py", line 767, in offload_input_embeddings offloaded_W = offload_to_disk(model.get_input_embeddings(), model, "input_embeddings", temporary_location) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/unsloth/models/_utils.py", line 760, in offload_to_disk offloaded_W = torch.load(filename, map_location = "cpu", mmap = True) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/torch/serialization.py", line 1470, in load raise pickle.UnpicklingError(_get_wo_message(str(e))) from None _pickle.UnpicklingError: Weights only load failed. In PyTorch 2.6, we changed the default value of the weights_only argument in torch.load from False to True. Re-running torch.load with weights_only set to False will likely succeed, but it can result in arbitrary code execution. Do it only if you got the file from a trusted source. Please file an issue with the following so that we can make weights_only=True compatible with your use case: WeightsUnpickler error: Unsupported operand 149 Check the documentation of torch.load to learn more about types accepted by default with weights_only https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.load.html.

/root/autodl-tmp/ai/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B does not have a padding token! Will use pad_token = <|vision_pad|>. [INFO|2025-03-04 19:29:52] llamafactory.model.model_utils.checkpointing:157 >> Gradient checkpointing enabled. [INFO|2025-03-04 19:29:52] llamafactory.model.adapter:157 >> Upcasting trainable params to float32. [INFO|2025-03-04 19:29:52] llamafactory.model.adapter:157 >> Fine-tuning method: LoRA [INFO|2025-03-04 19:29:52] llamafactory.model.model_utils.misc:157 >> Found linear modules: q_proj,gate_proj,up_proj,o_proj,k_proj,v_proj,down_proj [WARNING|logging.py:329] 2025-03-04 19:29:54,381 >> Unsloth 2025.2.15 patched 28 layers with 28 QKV layers, 28 O layers and 28 MLP layers. [INFO|2025-03-04 19:29:55] llamafactory.model.loader:157 >> trainable params: 9,232,384 || all params: 1,786,320,384 || trainable%: 0.5168 [INFO|trainer.py:746] 2025-03-04 19:29:55,961 >> Using auto half precision backend [WARNING|<string>:181] 2025-03-04 19:29:56,296 >> ==((====))== Unsloth - 2x faster free finetuning | Num GPUs = 1 \\ /| Num examples = 56 | Num Epochs = 30 O^O/ \_/ \ Batch size per device = 2 | Gradient Accumulation steps = 4 \ / Total batch size = 8 | Total steps = 210 "-____-" Number of trainable parameters = 9,232,384 swanlab: swanlab version 0.4.10 is available! Upgrade: pip install -U swanlab swanlab: Tracking run with swanlab version 0.4.9 swanlab: Run data will be saved locally in /root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/swanlog/run-20250304_192958-a3b1799d swanlab: 👋 Hi chrisfang, welcome to swanlab! swanlab: Syncing run dragon-6 to the cloud swanlab: 🌟 Run swanlab watch /root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/swanlog to view SwanLab Experiment Dashboard locally swanlab: 🏠 View project at https://swanlab.cn/@chrisfang/llamafactory-test swanlab: 🚀 View run at https://swanlab.cn/@chrisfang/llamafactory-test/runs/l0n927vfjxvq6iclvs3a8 2%|███▍ | 5/210 [00:17<07:34, 2.22s/it][INFO|2025-03-04 19:30:17] llamafactory.train.callbacks:157 >> {'loss': 4.6313, 'learning_rate': 2.5000e-06, 'epoch': 0.71, 'throughput': 737.83} {'loss': 4.6313, 'grad_norm': 0.6764227747917175, 'learning_rate': 2.5e-06, 'epoch': 0.71, 'num_input_tokens_seen': 15344} 5%|██████▊ | 10/210 [00:28<05:33, 1.67s/it][INFO|2025-03-04 19:30:28] llamafactory.train.callbacks:157 >> {'loss': 4.3760, 'learning_rate': 5.0000e-06, 'epoch': 1.43, 'throughput': 1091.49} {'loss': 4.376, 'grad_norm': 0.6041202545166016, 'learning_rate': 5e-06, 'epoch': 1.43, 'num_input_tokens_seen': 34624} 7%|██████████▏ | 15/210 [00:33<03:49, 1.18s/it][INFO|2025-03-04 19:30:33] llamafactory.train.callbacks:157 >> {'loss': 4.1816, 'learning_rate': 7.5000e-06, 'epoch': 2.14, 'throughput': 1398.99} {'loss': 4.1816, 'grad_norm': 0.44446107745170593, 'learning_rate': 7.5e-06, 'epoch': 2.14, 'num_input_tokens_seen': 51360}

Downloading Model from https://www.modelscope.cn to directory: /home/administrator/.cache/modelscope/hub/models/Qwen/Qwen3-8B 2025-05-20 09:11:20,638 - modelscope - WARNING - Using branch: master as version is unstable, use with caution Traceback (most recent call last): File "/home/administrator/tools/LLM/LLaMA-Factory/src/llamafactory/model/loader.py", line 82, in load_tokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/transformers/models/auto/tokenization_auto.py", line 946, in from_pretrained tokenizer_config = get_tokenizer_config(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/transformers/models/auto/tokenization_auto.py", line 800, in get_tokenizer_config result = json.load(reader) ^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/json/__init__.py", line 293, in load return loads(fp.read(), ^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/json/__init__.py", line 346, in loads return _default_decoder.decode(s) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/json/decoder.py", line 340, in decode raise JSONDecodeError("Extra data", s, end) json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 240 column 1 (char 9732) During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/gradio/queueing.py", line 715, in process_events response = await route_utils.call_process_api( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/gradio/route_utils.py", line 322, in call_process_api output = await app.get_blocks().process_api( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/gradio/blocks.py", line 2137, in process_api result = await self.call_function( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/gradio/blocks.py", line 1675, in call_function prediction = await utils.async_iteration(iterator) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/gradio/utils.py", line 735, in async_iteration return await anext(iterator) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/gradio/utils.py", line 729, in __anext__ return await anyio.to_thread.run_sync( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/anyio/to_thread.py", line 56, in run_sync return await get_async_backend().run_sync_in_worker_thread( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/anyio/_backends/_asyncio.py", line 2470, in run_sync_in_worker_thread return await future ^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/anyio/_backends/_asyncio.py", line 967, in run result = context.run(func, *args) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/gradio/utils.py", line 712, in run_sync_iterator_async return next(iterator) ^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/gradio/utils.py", line 873, in gen_wrapper response = next(iterator) ^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/tools/LLM/LLaMA-Factory/src/llamafactory/webui/chatter.py", line 144, in load_model super().__init__(args) File "/home/administrator/tools/LLM/LLaMA-Factory/src/llamafactory/chat/chat_model.py", line 53, in __init__ self.engine: BaseEngine = HuggingfaceEngine(model_args, data_args, finetuning_args, generating_args) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/tools/LLM/LLaMA-Factory/src/llamafactory/chat/hf_engine.py", line 54, in __init__ tokenizer_module = load_tokenizer(model_args) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/tools/LLM/LLaMA-Factory/src/llamafactory/model/loader.py", line 90, in load_tokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/transformers/models/auto/tokenization_auto.py", line 946, in from_pretrained tokenizer_config = get_tokenizer_config(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/transformers/models/auto/tokenization_auto.py", line 800, in get_tokenizer_config result = json.load(reader) ^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/json/__init__.py", line 293, in load return loads(fp.read(), ^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/json/__init__.py", line 346, in loads return _default_decoder.decode(s) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/json/decoder.py", line 340, in decode raise JSONDecodeError("Extra data", s, end) json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 240 column 1 (char 9732)

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在详细解释标题、描述和标签中提及的知识点之前,需要指出“压缩包子文件的文件名称列表”中的“8”可能是不完整的上下文信息。由于缺乏具体的文件列表内容,我们将主要集中在如何理解“Evc Sql CE 程序样例代码”这一主题。 标题“Evc Sql CE 程序样例代码”直接指向一个程序开发样例代码,其中“Evc”可能是某种环境或工具的缩写,但由于没有更多的上下文信息,很难精确地解释这个缩写指的是什么。不过,“Sql CE”则明确地指向了“SQL Server Compact Edition”,它是微软推出的一个轻量级数据库引擎,专为嵌入式设备和小型应用程序设计。 ### SQL Server Compact Edition (SQL CE) SQL Server Compact Edition(简称SQL CE)是微软公司提供的一个嵌入式数据库解决方案,它支持多种平台和编程语言。SQL CE适合用于资源受限的环境,如小型应用程序、移动设备以及不需要完整数据库服务器功能的场合。 SQL CE具备如下特点: - **轻量级**: 轻便易用,对系统资源占用较小。 - **易于部署**: 可以轻松地将数据库文件嵌入到应用程序中,无需单独安装。 - **支持多平台**: 能够在多种操作系统上运行,包括Windows、Windows CE和Windows Mobile等。 - **兼容性**: 支持标准的SQL语法,并且在一定程度上与SQL Server数据库系统兼容。 - **编程接口**: 提供了丰富的API供开发者进行数据库操作,支持.NET Framework和本机代码。 ### 样例代码的知识点 “Evc Sql CE 程序样例代码”这部分信息表明,存在一些示例代码,这些代码可以指导开发者如何使用SQL CE进行数据库操作。样例代码一般会涵盖以下几个方面: 1. **数据库连接**: 如何创建和管理到SQL CE数据库的连接。 2. **数据操作**: 包括数据的增删改查(CRUD)操作,这些是数据库操作中最基本的元素。 3. **事务处理**: 如何在SQL CE中使用事务,保证数据的一致性和完整性。 4. **数据表操作**: 如何创建、删除数据表,以及修改表结构。 5. **数据查询**: 利用SQL语句查询数据,包括使用 SELECT、JOIN等语句。 6. **数据同步**: 如果涉及到移动应用场景,可能需要了解如何与远程服务器进行数据同步。 7. **异常处理**: 在数据库操作中如何处理可能发生的错误和异常。 ### 标签中的知识点 标签“Evc Sql CE 程序样例代码”与标题内容基本一致,强调了这部分内容是关于使用SQL CE的示例代码。标签通常用于标记和分类信息,方便在搜索引擎或者数据库中检索和识别特定内容。在实际应用中,开发者可以根据这样的标签快速找到相关的样例代码,以便于学习和参考。 ### 总结 根据标题、描述和标签,我们可以确定这篇内容是关于SQL Server Compact Edition的程序样例代码。由于缺乏具体的代码文件名列表,无法详细分析每个文件的内容。不过,上述内容已经概述了SQL CE的关键特性,以及开发者在参考样例代码时可能关注的知识点。 对于希望利用SQL CE进行数据库开发的程序员来说,样例代码是一个宝贵的资源,可以帮助他们快速理解和掌握如何在实际应用中运用该数据库技术。同时,理解SQL CE的特性、优势以及编程接口,将有助于开发者设计出更加高效、稳定的嵌入式数据库解决方案。
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【浪潮FS6700交换机配置实战】:生产环境快速部署策略与技巧

# 1. 浪潮FS6700交换机概述 浪潮FS6700交换机是一款高端、具备高密度端口的全千兆交换机。它采用模块化设计,支持万兆上行,可提供灵活的端口组合和高带宽解决方案,满足了企业网络对于高性能、高可靠性的需求。浪潮FS6700交换机通常部署在企业网络的核心层或汇聚层,不仅提供强劲的网络数据交换能力,而且支持丰富的路由协议和安全特性,为中大型网络构建提供了强有力的保障。 接下来,我们将深
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YOLO11训练批次参考

<think>我们正在讨论YOLOv11的训练批次设置。首先,需要明确的是,截至2023年10月,官方并没有发布YOLOv11版本。YOLO系列的最新版本是YOLOv8(由Ultralytics发布)。因此,这里可能指的是YOLO的某个变体或非官方版本。不过,我们可以基于YOLO系列的一般训练实践来讨论训练批次(batch size)的设置。 训练批次(batch size)是指在训练神经网络时,每次迭代中用于计算梯度并更新权重的样本数量。设置合适的batch size对训练效果和速度有重要影响。 ### 影响batch size选择的因素: 1. **硬件限制**:显存大小是主要限制因素
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数据库考试复习必备五套习题精讲

根据给定的文件信息,本文将详细解释数据库习题相关知识点。首先,从标题中我们可以得知,该文件为数据库习题集,包含五套习题卷,非常适合用来准备考试。由于文件描述中提到考完试后才打算分享,说明这些习题具有一定的质量和难度,可以作为考试前的必备材料。 首先,我们来解释“数据库”这一核心概念。数据库是存储、管理、处理和检索信息的系统,它能够帮助我们有效地存储大量的数据,并在需要的时候快速访问。数据库管理系统(DBMS)是负责数据库创建、维护和操作的软件,常见的数据库管理系统包括MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server、PostgreSQL和SQLite等。 数据库习题通常包括以下知识点: 1. 数据库设计:设计数据库时需要考虑实体-关系模型(ER模型)、规范化理论以及如何设计表结构。重点包括识别实体、确定实体属性、建立实体之间的关系以及表之间的关联。规范化是指将数据库表结构进行合理化分解,以减少数据冗余和提高数据一致性。 2. SQL语言:结构化查询语言(SQL)是用于管理数据库的标准计算机语言,它包括数据查询、数据操纵、数据定义和数据控制四个方面的功能。对于数据库习题来说,重点会涉及到以下SQL语句: - SELECT:用于从数据库中查询数据。 - INSERT、UPDATE、DELETE:用于向数据库中插入、更新或删除数据。 - CREATE TABLE、ALTER TABLE、DROP TABLE:用于创建、修改或删除表结构。 - JOIN:用于连接两个或多个表来查询跨越表的数据。 - GROUP BY 和 HAVING:用于对数据进行分组统计和筛选。 -事务处理:包括事务的ACID属性(原子性、一致性、隔离性、持久性)等。 3. 数据库操作:涉及实际操作数据库的过程,包括数据导入导出、备份与恢复、索引创建与优化等。这些内容能够帮助理解如何高效地管理数据。 4. 数据库安全:保障数据库不受未授权访问和破坏的机制,例如用户权限管理、视图、存储过程等安全措施。 5. 数据库优化:如何提升数据库的性能,包括查询优化、数据库配置优化、索引策略、系统资源监控等。 6. 数据库应用开发:如何利用数据库在应用程序中实现数据的持久化存储,如数据库连接、事务管理、数据访问对象(DAO)设计模式等。 7. 高级主题:涉及到复杂查询、数据库触发器、存储过程的编写和优化,以及可能包含的特定数据库系统的特定特性(如Oracle的PL/SQL编程等)。 由于文件名称列表只提供“数据库习题”这一个信息点,我们无法得知具体的习题内容和难度,但是可以肯定的是,这份习题集应该覆盖了上述所提到的知识点。对于考生来说,这些习题将帮助他们巩固理论知识,并且提高解决实际问题的能力,是考试前准备的有力工具。 在准备数据库相关的考试时,建议先从基础概念开始复习,然后逐步过渡到SQL语法和数据库设计的实践操作。在习题练习中,注意不要仅限于死记硬背,更重要的是理解每一个操作背后的逻辑和原理。如果可能的话,实际操作一个数据库,将理论知识应用到实践中去,这会帮助你更加深刻地理解数据库的工作机制。最后,反复练习模拟题,可以帮助你熟悉考试的题型和难度,提高考试时的应试技巧。
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【浪潮FS6700交换机故障诊断与排除】:掌握这些方法,让你的网络稳定如初

# 1. 浪潮FS6700交换机故障诊断基础知识 在本章中,我们将探讨浪潮FS6700交换机故障诊断的基础知识,为后续章节中更深层次的理论和实践内容打下坚实的基础。我们将从以下几个方面入手,逐步深化对故障诊断的认识: ## 1.1 交换机故障诊断的重要性 交换机作为网络的核心设备,其稳定性和性能直接影响着整个网络的运行效率。因此,准确且快速地诊断和解决交换机故障是网
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JVM内存整体结构图

<think>我们正在处理一个关于JVM内存结构的问题,用户要求获取详细图解。由于我们无法直接发送图片,但可以通过文字描述和引用相关资源来满足需求。 根据引用内容,我们可以总结JVM内存结构的主要部分: 1. 线程栈(Thread Stacks):每个线程创建时分配,存储局部变量和方法调用栈。 2. 堆(Heap):存储所有对象、实例变量和数组,被所有线程共享。堆又分为年轻代(Young Generation)和老年代(Old Generation)。 3. 非堆内存(Non-Heap Memory):包括方法区(Method Area)和运行时常量池(Runtime Constant
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GEF应用实例:掌握界面设计的六步走

标题:“界面设计GEF应用实例”涉及的知识点: 1. GEF概述 GEF(Graphical Editing Framework)是基于Eclipse平台的一个图形编辑框架,用于创建交互式的图形编辑器。GEF通过分离图形表示与领域模型(Domain Model),使得开发者能够专注于界面设计而无需处理底层图形细节。它为图形编辑提供了三个核心组件:GEFEditingDomain、GEFEditPart和GEFEditPolicy,分别负责模型与视图的同步、视图部件的绘制与交互以及编辑策略的定义。 2. RCP(Rich Client Platform)简介 RCP是Eclipse技术的一个应用框架,它允许开发者快速构建功能丰富的桌面应用程序。RCP应用程序由一系列插件组成,这些插件可以共享Eclipse平台的核心功能,如工作台(Workbench)、帮助系统和更新机制等。RCP通过定义应用程序的界面布局、菜单和工具栏以及执行应用程序的生命周期管理,为开发高度可定制的应用程序提供了基础。 3. GEF与RCP的整合 在RCP应用程序中整合GEF,可以使用户在应用程序中拥有图形编辑的功能,这对于制作需要图形界面设计的工具尤其有用。RCP为GEF提供了一个运行环境,而GEF则通过提供图形编辑能力来增强RCP应用程序的功能。 4. 应用实例分析 文档中提到的“六个小例子”,可能分别代表了GEF应用的六个层次,由浅入深地介绍如何使用GEF构建图形编辑器。 - 第一个例子很可能是对GEF的入门介绍,包含如何设置GEF环境、创建一个基本的图形编辑器框架,并展示最简单的图形节点绘制功能。 - 随后的例子可能会增加对图形节点的编辑功能,如移动、缩放、旋转等操作。 - 更高级的例子可能会演示如何实现更复杂的图形节点关系,例如连接线的绘制和编辑,以及节点之间的依赖和关联。 - 高级例子中还可能包含对GEF扩展点的使用,以实现更高级的定制功能,如自定义图形节点的外观、样式以及编辑行为。 - 最后一个例子可能会介绍如何将GEF集成到RCP应用程序中,并展示如何利用RCP的功能特性来增强GEF编辑器的功能,如使用RCP的透视图切换、项目管理以及与其他RCP插件的交互等。 5. 插件的开发与配置 在构建GEF应用实例时,开发者需要熟悉插件的开发和配置。这包括对plugin.xml文件和MANIFEST.MF文件的配置,这两者共同定义了插件的依赖关系、执行入口点、扩展点以及与其他插件的交互关系等。 6. 用户交互和事件处理 在创建图形编辑器的过程中,用户交互和事件处理是核心部分。开发者需要了解如何捕获和处理用户在编辑器中产生的各种事件,如鼠标点击、拖拽、按键事件等,并将这些事件转换为编辑器的相应操作。 7. 模型-视图-控制器(MVC)设计模式 GEF采用了MVC设计模式,将业务逻辑(模型)、用户界面(视图)和控制逻辑(控制器)分离。开发者需要理解MVC模式的工作原理,以及如何在GEF中应用这一模式来实现图形编辑器的各个部分。 8. 自定义绘图和渲染技术 在高级应用实例中,开发者可能需要自定义图形节点的绘制方法,以及图形的渲染技术。这通常涉及对Eclipse GEF的图形API的理解和使用,例如使用Draw2D或Gef图形库中的类和接口来实现定制的渲染效果。 通过这些知识点的讲解和实例的展示,读者可以逐步学会如何使用GEF构建图形编辑器,并在RCP平台上进行集成和扩展,从而创建出功能丰富、可定制和交互性良好的图形应用程序。