。在本节中，我们将介绍如何在本地环境中使用 TGW 运行 Qwen。 1.6.1 快速开始 最简单的运行 TGW（Text Generation WebUI）的方法是使用 repo 中提供的 Shell 脚本。首先，克隆 repo 并进 去文件夹中： git clone https://github.com/oobabooga/text-generation-webui cd text-generation-webui samples: f.write(json.dumps(sample) + '\n') 26 Chapter 1. 文档 Qwen 快速开始 为了让您能够快速开始微调，我们直接提供了一个 shell 脚本，您可以无需关注具体细节即可运行。针对不同 类型的训练（例如单 GPU 训练、多 GPU 训练、全参数微调、LoRA 或 Q-LoRA），您可能需要不同的超参数 设置。 cd examples/sft 。这是开始微调的最简单方式。如果您想更改更多超参数，您可以深入脚本并修改这些参数。 高级用法 在这个部分中，我们介绍 python 脚本以及 shell 脚本的相关细节 Shell 脚本 在展示 Python 代码之前，我们先对包含命令的 Shell 脚本做一个简单的介绍。我们在 Shell 脚本中提供了一些 指南，并且此处将以 finetune.sh 这个脚本为例进行解释说明。 要为分布式训练（或单 GPU

that initializes Miniconda to your shell initialization script. Suppose you use the default shell tcsh : The code will be written to ~/.tcshrc . But the default shell initialization script set by cssystem

predict the height given a new age value. In Matlab/Octave, you can load the training set using the commands x = load ( ’ ex1x . dat ’ ) ; y = load ( ’ ex1y . dat ’ ) ; This will be our training set for in addition to the usual x0 = 1, so x ∈ R2 ). If you’re using Mat- lab/Octave, run the following commands to plot your training set (and label the axes): figure % open a new f i g u r e window plot (x line fit from your algorithm on the same graph as your training data according to θ. The plotting commands will look something like this: hold on % Plot new data without c l e a r i n g old p l o t plot

apply distillation in its entirety for a model trained to classify speech commands into one of 12 classes, using the speech commands dataset.The classes Project: Distillation of a Speech Model. The code package for processing audio data, and load the speech_commands dataset from TFDS. !pip install pydub data_ds = tfds.load( name='speech_commands', read_config=tfds.ReadConfig(try_autocache=False) )

mplot3d matplotlib 是一个 Python 2D 绘图库，可以生成出版物质量级别的图像和各种硬拷贝格式， 并广泛支持多种平台，如：Python 脚本，Python，IPython Shell 和 Jupyter Notebook。 seaborn 是一个基于 matplotlib的 Python 数据可视化库。它提供了更易用的高级接口，用 于绘制精美且信息丰富的统计图形。 mpl_toolkits

Step 2: Activate the environment This step will configure python and pip executables in your shell path. Linux/Mac OS Now we have created a virtual environment named “kerasvenv”. Move to the folder

P: Average distance traveled before a human-judged error E: A sequence of images and steering commands recorded while ob- serving a human driver Feng Li (SDU) Overview September 6, 2023 11 / 57 Why

Clustering to compress a deep learning model In this section, we will continue to work with the Speech Commands dataset which we used in chapter 3. To recap, it is a dataset of spoken words designed to help train

文件名可能会更改 sh Miniconda3-py39_4.12.0-Linux-x86_64.sh -b 接下来，初始化终端Shell，以便我们可以直接运行conda。 ~/miniconda3/bin/conda init 现在关闭并重新打开当前的shell。并使用下面的命令创建一个新的环境： 8 https://conda.io/en/latest/miniconda.html 9 装了Jupyter并下载了代码。如果你想了解更多关于Jupyter的信息，请参阅其文档209中的优秀教程。 16.1.1 在本地编辑和运行代码 假设本书代码的本地路径为xx/yy/d2l-en/。使用shell将目录更改为此路径（cd xx/yy/d2l-en）并运行命 令jupyter notebook。如果浏览器未自动打开，请打开http://localhost:8888。此时你将看到Jupyter的界面以 address”，然后执行wget [copied link address]。 • 运行~/miniconda3/bin/conda init, 你可能需要执行source~/.bashrc，而不是关闭并重新打开当 前shell。 16.3.4 远程运行Jupyter笔记本 要远程运行Jupyter笔记本，你需要使用SSH端口转发。毕竟，云中的服务器没有显示器或键盘。为此，请从 你的台式机（或笔记本电脑）登录到你的服务器，如下所示：

的发行版 本上，你需要再额外安装 libhdf5： sudo apt-get install libhdf5-serial-dev 如果你不确定是否安装了 h5py，则可以打开 Python shell 并通过下面的命令加载模块 import h5py 快速开始 38 如 果 模 块 导 入 没 有 错 误， 那 么 模 块 已 经 安 装 成 功， 否 则 你 可 以 在 http://docs