这些内容被发到咖啡和郊游爱好者之后，云南研讨由于产品新潮共同，很简单引起分散和谈论，我们纷繁在谈论区表达被种草。

星融元以中立的网络供货商参加AI生态的理念为用户供给专业的网络计划，师范协助用户躲避全栈计划承认的危险。经过上面两张硬件衔接拓扑图能够看到，大学通用服务器和GPU服务器从根本的硬件构造上就有着非常大的差异，大学一个是环绕通用CPU来构建，另一个是环绕着GPU来构建的。

图4：举行电源选型暗示图图5：GPU和RDMA网卡上机装置后的实拍图高功能核算网选型智算中心的办理网相较于传统的通用核算数据中心来说，没有太大差异。跟着AI、年新大模型的快速开展，年新传统的集中式核算已无法应对激增的数据处理需求，而分布式核算是指将一个核算使命分解成多个子使命，由多个核算节点并行地进行核算，并将成果汇总得到终究成果的核算方法，能够更高效、更安稳、更灵敏地处理大规模数据和杂乱核算使命，在各行各业中得到了广泛的运用。高考1.装置依靠[root@server3LLaMA-Factory-0.8.3]#pip3install-Uhuggingface_hub2.设置环境变量[root@server3LLaMA-Factory-0.8.3]#exportHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com能够写入~/.bashrc永久收效。

获取LLaMA-Factory源码包因为网络问题很难直接经过gitclone命令行拉取，备考主张经过打包下载后自己上传的方法进行：备考noone@MacBook-AirDownloads%scpLLaMA-Factory-0.8.3.ziproot@10.230.1.13:/tmp[root@server3AIGC]#pwd/home/lichao/AIGC[root@server3AIGC]#cp/tmp/LLaMA-Factory-0.8.3.zip./[root@server3AIGC]#unzipLLaMA-Factory-0.8.3.zip[root@server3AIGC]#cdLLaMA-Factory-0.8.3[root@server3LLaMA-Factory-0.8.3]#ll总用量128drwxr-xr-x2rootroot839月1305:04assetsdrwxr-xr-x2rootroot1229月608:26cache-rw-r--r--1rootroot13787月1819:36CITATION.cffdrwxr-xr-x6rootroot40969月1305:03datadrwxr-xr-x4rootroot437月1819:36dockerdrwxr-xr-x5rootroot447月1819:36evaluationdrwxr-xr-x10rootroot1827月1819:36examples-rw-r--r--1rootroot113247月1819:36LICENSE-rw-r--r--1rootroot2427月1819:36Makefile-rw-r--r--1rootroot337月1819:36MANIFEST.in-rw-r--r--1rootroot6457月1819:36pyproject.toml-rw-r--r--1rootroot444247月1819:36README.md-rw-r--r--1rootroot440937月1819:36README_zh.md-rw-r--r--1rootroot2457月1819:36requirements.txtdrwxr-xr-x3rootroot169月618:48savesdrwxr-xr-x2rootroot2197月1819:36scripts-rw-r--r--1rootroot33617月1819:36setup.pydrwxr-xr-x4rootroot1019月608:22srcdrwxr-xr-x5rootroot437月1819:36tests[root@server3LLaMA-Factory-0.8.3]#装置LLaMA-Factory，并进行验证[root@server3LLaMA-Factory-0.8.3]#pipinstall-e.[torch,metrics][root@server3LLaMA-Factory-0.8.3]#llamafactory-cliversion[2024-09-2308:51:28,722][INFO][real_accelerator.py:203:get_accelerator]Settingds_acceleratortocuda(autodetect)----------------------------------------------------------|WelcometoLLaMAFactory,version0.8.3||||Projectpage:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory|----------------------------------------------------------[root@server3LLaMA-Factory-0.8.3]#下载练习时所需的预练习模型和数据集依据当时GPU服务器所装备的GPU硬件标准，挑选合适的练习办法、模型和数据集。检查成果时，云南研讨需求重视如下几点：1.数据量增加时，带宽是否会下降（下降显着不符合预期）。

敞开、师范中立的AI/ML网络星融元AI/ML网络处理计划的敞开性保证用户能够重用已有的体系（K8s、Prometheus等）对网络进行办理，无需重复投入。

3.承认环境变量收效[root@server3LLaMA-Factory-0.8.3]#huggingface-clienvCopy-and-pastethetextbelowinyourGitHubissue.-huggingface_hubversion:0.24.5-Platform:Linux-3.10.0-1160.118.1.el7.x86_64-x86_64-with-glibc2.17-Pythonversion:3.11.9-RunninginiPython?:No-Runninginnotebook?:No-RunninginGoogleColab?:No-Tokenpath?:/root/.cache/huggingface/token-Hassavedtoken?:True-WhoamI?:richard-open-source-Configuredgitcredentialhelpers:-FastAI:N/A-Tensorflow:N/A-Torch:2.4.0-Jinja2:3.1.4-Graphviz:N/A-keras:N/A-Pydot:N/A-Pillow:10.4.0-hf_transfer:N/A-gradio:4.43.0-tensorboard:N/A-numpy:1.26.4-pydantic:2.9.0-aiohttp:3.10.3-ENDPOINT:https://hf-mirror.com-HF_HUB_CACHE:/root/.cache/huggingface/hub-HF_ASSETS_CACHE:/root/.cache/huggingface/assets-HF_TOKEN_PATH:/root/.cache/huggingface/token-HF_HUB_OFFLINE:False-HF_HUB_DISABLE_TELEMETRY:False-HF_HUB_DISABLE_PROGRESS_BARS:None-HF_HUB_DISABLE_SYMLINKS_WARNING:False-HF_HUB_DISABLE_EXPERIMENTAL_WARNING:False-HF_HUB_DISABLE_IMPLICIT_TOKEN:False-HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER:False-HF_HUB_ETAG_TIMEOUT:10-HF_HUB_DOWNLOAD_TIMEOUT:10[root@server3LLaMA-Factory-0.8.3]#4.1下载模型[root@server3LLaMA-Factory-0.8.3]#huggingface-clidownload--resume-downloadQwen/Qwen1.5-0.5B-Chat--local-dir./models/Qwen1.5-0.5B-Chat4.2下载数据集[root@server3LLaMA-Factory-0.8.3]#huggingface-clidownload--repo-typedataset--resume-downloadalpaca_zh_demo--local-dir./datasets/alpaca_zh_demo下载预练习模型[root@server3AIGC]#mkdirmodels[root@server3AIGC]#cdmodels/[root@server3models]#GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1gitclonehttps://hf-mirror.com/Qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat[root@server3models]#tree-hQwen1.5-0.5B-Chat/Qwen1.5-0.5B-Chat/├──[656]config.json├──[661]config.json.raw├──[206]generation_config.json├──[7.1K]LICENSE├──[1.6M]merges.txt├──[1.2G]model.safetensors├──[4.2K]README.md├──[1.3K]tokenizer_config.json├──[6.7M]tokenizer.json└──[2.6M]vocab.json0directories,10files[root@server3models]#下载数据集默许情况下，大学LLaMA-Factory项目文件下的data目录，大学自带了一些本地数据集可直接运用。吉林市本地企业吉化星云公司的负责人刘桂贤介绍，举行活动中与浙江、安徽等地企业进行了深化沟通，让其对未来产品协作充满信心。

转型晋级改造后可构成年产190万吨乙烯规划，年新产能跻身全国前列，吉林化工园区丙烯腈年产能达68万吨，位居全国第二。浙江传化公司相关负责人吴旺通介绍，高考该集团公司早已布局吉林区域，还在长春出资了运送港，来自吉林的化工产品现已使用到了供给系统傍边。

咱们的产品五成以上销往海外，备考吉林的化工原材料产品产量大，工业链比较完好，性价比很高。烯烃是石化工业链中最为中心的原材料，云南研讨常见的烯烃包含乙烯、丙烯、丁烯，下流丙烯腈等衍生产品可广泛使用于塑料、橡胶、医药、农药等范畴。