Ac开头单词

       academic学术的(ac+ab+e+mic)

       accelerate加速(acc+eler+ate)

       accent口音,重音(acc+ent)

       accept承认(acc+ept)

       access接近(acc+ess)

       accident事故(acc+id+ent)

       accidental偶然的(ab+id+ent+al)

       accommodate留宿(acc+o+mm+date)

       accommodation住处(acc+o+mm+dat+ion)

       accompany陪同(acc+om+pany)

       accomplish完成(acc+p+lish)

       according按照(acc+ord+ing)

       account帐目(acc+ount)

       accurate精确的(acc+urate)

       accuse控告(acc+use)

       accustom使习惯(acc+us+tom)

       ache疼痛(ac+he)

       achieve完成(ac+hi+eve)

       acid酸(ac+id)

       acquaint使认识(ac+qu+a+int)

       acquaintance熟人(ac+qu+a+int+an+ce)

       acquire取得(ac+qu+i+re)

       acre英亩(ac+re)

       acrobat杂技演员(ac+ro+bat)

       acact行为(ac+t)

       action行动(ac+tion)

       activity活动(ac+ti+vi+ty)

       actor男演员(ac+tor)

       actress女演员(ac+tress)

       actual实际的(ac+tual)

ac前缀是什么意思(ac前缀表示什么意思)

       ac前缀表示全部、一起，强调，加强的群平台源码搭建。

以ac开头的单词动词

       以ac开头的动词为act

ac是不是动词前缀

       ac是动词前缀，中文意思是“交流”，例accelerate,acstep,accustom,accomplish等

       "NeverinmywildestdreamsdidIthinkI'deveraccomplishthis,"saidToni.“即便在我异想天开的时候，也从来没有想到过我能实现它，”托尼说。

       Howdidyouaccomplishthegoalsbothatonce?

前缀“ab”，“ac”，“ad”分别是什么意思

       ab-加在词根前，表示"相反，变坏，离去"等abnormal反常的(ab+normal正常的)abuse滥用(ab+use用→用坏→滥用)abduct诱拐ac-=at;to,或表示加强意义abbreviate缩写，简化(ab+breviate缩短的→简化)accompany陪伴(ac+company伙伴→陪伴)ad-加在在单词或词根前，表示"做…，加强…"adapt适应(ad+apt能力→有适应能力)adept熟练的(ad+ept能力→有做事能力→熟练的)adopt收养;采纳(ad+opt选择→选出来→采纳)adhere坚持(ad+here粘→粘在一起→坚持)

Ac开头单词

       1、academic：学术；

       2、accelerate：加速；

       3、accent：口音，人像采集软件 源码重音；

       4、accept：承认；

       5、access：接近；

       6、accident：事故；

       7、accidental：偶；

       8、accommodate：留宿；

       9、accommodation：住处；

       、accompany：陪同。

玩一玩通义千问Qwen开源版，Win RTX本地安装记录！

       大约两天前，阿里发布了一个重要消息。

       他们开源了一个名为通义千问-7B-Chat的低配版大语言模型。

       这可能是国内首个由大型企业开源的大语言模型。

       虽然它是低配版，但在各类测试中表现优秀。

       官方介绍称，Qwen-7B是基于Transformer的大语言模型，在超大规模的预训练数据上进行训练。预训练数据类型多样，包括大量网络文本、专业书籍、买底部指标源码代码等。同时，基于Qwen-7B，我们使用对齐机制打造了基于大语言模型的AI助手Qwen-7B-Chat。本仓库为Qwen-7B-Chat的仓库。

       官方还提供了许多测试结果。

       例如，在C-Eval验证集上的得分对比显示，与同级别的羊驼模型相比，其得分“吊打”对手，甚至比热门的开源模型ChatGLM2也要高出不少。

       此外，还有英文测评、代码测评、数学测评、长序列测评和工具使用能力测评等，全方位碾压同类亿参数模型，在即将开源的用于评估工具使用能力的自建评测基准上，居然战胜了GPT-4。

       不管怎样，大型企业开源的东西总不会太差。这可能是企汇网 源码最好的小型中文大语言模型。

       阿里已经亮出态度，接下来压力给到百度、讯飞、华为... 哈哈~~

       既然阿里都开源了，我们自然就笑纳了，接下就在本机跑一个试试。

       以下是我在Win RTX G上完整的安装记录。玩过的可以跳过，没玩过的可以当个参考。

       我的安装思路完全来自官网指引：

       官方的安装指引看起来非常简单。只需安装modelscope这个包，然后运行一段Python代码即可。然而，世界上看似简单的东西，做起来往往都不那么简单。一步一坑是常态，踩过了，就简单了。

       常规流程1：创建并激活虚拟环境。我们还是用常用的 MiniConda 创建一个虚拟的Python环境。

       2. 安装modescope基础库

       3. 编写Python代码

       不需要自己编写，直接抄官方代码。nginx的源码分析

       创建一个test.py文件，然后将代码粘贴到里面，Ctrl+S 保存代码。

       4. 运行代码

       运行代码很简单。上面已经激活了虚拟环境。然后用cd命令，进入到代码所在目录。然后用Python运行就可以了。

       运行代码之后，会自动联网下载一个G的模型文件。

       阿里毕竟是做服务器的，我在杭州，这速度真的是相当给力。不用魔法，就能飞起，这是搞国外项目，永远享受不到的待遇啊。

       按正常的节奏来说，下载完大模型，然后运行代码。通义千问大模型就会乖乖的回答我预设的两个问题了。

       但是...不可能这么顺利。

       其实还有很多包还没装完，我就按我出错的顺序和解决方法，一个个来记录吧。

       踩坑记录1：缺少transformers包

       提示信息如下：

       解决方法很简答，运行提示中的命令即可：

       2. 缺少tiktoken包

       提示信息如下：

       解决方法：

       3. 缺少accelerate包

       提示信息如下：

       解决方法：

       4. 爆显存了OutOfMemory

       终于所有包都装完了。

       再次运行test.py

       软件有条不紊的运行，好像有戏。可惜，最终还是卡在硬件配置上了。

       见到了熟悉的OutOfMemory。

       在大语言模型面前，G显存，啥都不是。

       查了一下资料，BF需要.2G显存才可以运行...

       遇到这种情况，没啥办法，只能用量化。官方也提供了4bit量化的代码，直接拷贝过来，搞了一个test2.py文件。

       5. 运行4bit量化代码出错

       错误提示如下：

       大概就是量化的时候需要用到一个叫bitsandbytes的依赖包。

       那就安装一下呗：

       安装非常简单快速，没有任何问题。

       6. 量化包不支持Windows

       安装完依赖之后运行test2.py 很快就收到了如下错误：

       这句话对于一个英语只过了4级的人有点难度啊。什么叫尽管有可用的GPU但是CUDA设置失败.... 你这句式是不是等价于，你有一个女朋友，但是不能用！

       查了一下资料，bitsandbytes库目前仅支持Linux发行版，Windows目前不受支持。。。

       还好上面的资料已经过时了，其实已经有大佬做了Windows版本。

       7. Windows版量化包版本太低

       为了解决上面一个问题，找到了一个Windows版本的依赖包。

       安装命令如下：

       安装完成之后，本以为完事大吉了。

       还是太年轻...

       错误提示如下：

       这个问题出在两个方面，一个是这个包好像只支持8bit量化，而我代码里有用的是4bit。另外一个问题就是错误日志中提到的版本太低。

       没办法，又是一顿乱找，狂开N个网页。

       最后最终找到了可以用的版本。

       安装命令：

       终于安装成功0.版本

       8 缺少transformers_stream_generator包

       习惯了，习惯了。上面的都搞完了，又出现缺包提示。

       解决方法：

       9. Numpy不可用。

       所有包装完之后，运行test2.py，眼看这要成功了，又跳出一个“Numpy is not available” 。

       用pip list 查看了一下包列表，明明有这个包，怎么就不能用呢？

       不管了，直接更新有一把看看。

       把Numpy升级到最新版 ：

       安装过程出现红色提示：

       内心凉了一半。

       提示里面说modelscope需要的是1., 但是我装了1..2... 最怕就是这种版本问题了...

       我也不知道该怎么排查，想着就死马当活马医了。

       最后...居然成功了，这是~~什么道理~~！

       通过日志可以看到，AI已经做出了回答。答案也正确且通顺。幸福来的太突然...

       到这里，我就成功的在我的Rtx G上面把“通义千问”给跑起来了。理论上所有的8G N卡也能跑起来！

       成功后，心态就平稳很多了，半天功夫没白费，美滋滋。

       趁热打铁，抽个几分钟来测试一下运行速度。

       加载模型用了好几分钟，回答问题大概只用了几秒钟。还不错啊，这速度基本能用了。

       按上面的方式运行代码，AI只能回答预设的几个问题。这样搞起来就有点不爽，每次提问，还得改源代码，重新加载模型...

       所以我又花了几分钟，写了一个WebUI。

       界面如下：

       写这个界面和功能，大概只用了行Python代码。Gradio这东西用起来确实爽，怪不得那么多开源项目都用这个来做界面。

       心满意足了！！！

       有没有看到这里，还是一头雾水的人？哈哈！

       那么我就提供一个无需配置，无需登录，直接可以体验的网址把：

       通义千问官方主页：

       有兴趣的可以去玩一玩！

       收工！