ma.cpp 的用途在于运行 GGUF（由 GPT 生成的统一格式）模型。欲了解更多详情，请参阅官方 GitHub 仓库。以下我们将演示如何 使用 llama.cpp 运行 Qwen。 1.4.1 准备 这个示例适用于 Linux 或 MacOS 系统。第一步操作是：“克隆仓库并进入该目录： git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp cd 8 Chapter 1. 文档 Qwen 1.4.2 运行 Qwen 的 GGUF 文件 我们在 Hugging Face 组织中提供了一系列 GGUF 模型，为了找到您需要的模型，您可以搜索仓库名称中包含 -GGUF 的部分。要下载所需的 GGUF 模型，请使用 huggingface-cli（首先需要通过命令 pip install huggingface_hub 安装它）： huggingface-cli 理。如果您倾向于使用其他 chat 模板，您也可以选择其他的，例如，仍然通过 “apply_chat_template()“函数配 合另一个 tokenizer 进行应用。Chat 模板存储在 HF 仓库中的 tokenizer_config.json 文件中。此外，我 们还将每个样本的序列填充到最大长度，以便于训练。 class SupervisedDataset(Dataset): """Dataset

的图像总数: 1,034,908 带有 SIFT 特征的识别小类: 1000 带有 SIFT 特征的图像总数: 1200万 扩展：目标检测更多应用场景介绍 目标检测应用：仓库流水审计 目标检测应用：仓库流水审计 目标检测应用：仓库盘点 无人智能盘点 人工盘点 目标检测应用：安全防护检测 目标检测应用：内容审核 目标检测应用：车流统计 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程

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