物体检测是物体分类基础上进一步的任务，下面是：物体检测开源数据集介绍1. PASCAL VOC简介: PASCAL VOC（Visual Object Classes）是物体检测领域的经典数据集，广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割等任务。版本: 主要版本有VOC2007和VOC2012。数据量: 约11,000张图像，27,000个标注对象。类别: 20个类别，包括人、车、动物等。标注: 提供对象边界框和类别标签，部分数据包含像素级分割标注。特点: 数据量较小，适合算法验证和初步研究。2. MS COCO简介: MS COCO（Common Objects in Context）是微软发布的大规模数据集，适用于目标检测、分割、关键点检测等任务。数据量: 超过330,000张图像，2.5百万个标注实例。类别: 80个类别，涵盖日常物体。标注: 提供对象边界框、分割掩码、关键点等丰富标注。特点: 数据量大，场景复杂，适合训练深度学习模型。3. 其他相关数据集ImageNet: 主要用于图像分类，包含1400多万张图像，2万多个类别，部分数据有边界框标注。Open Images: 谷歌发布的大规模数据集，包含900多万张图像，600多个类别，标注包括边界框、分割掩码、关系标注等。KITTI: 专注于自动驾驶，提供2D和3D边界框、光流、深度图等标注。Cityscapes: 专注于城市场景语义理解，提供5000张精细标注和20000张粗略标注的图像，适用于语义分割和实例分割。LVIS: 针对长尾分布问题，包含1200多个类别，标注包括实例分割掩码。总结PASCAL VOC: 适合初步研究和算法验证。MS COCO: 适合深度学习模型训练和评估。其他数据集: 如ImageNet、Open Images、KITTI、Cityscapes、LVIS等，各有侧重，可根据需求选择。

一、案例介绍MateChat 致力于构建不同业务场景下高一致性的 GenAI 体验系统语言，同时匹配各种工具/平台的原生业务场景和界面特征，提供更适合研发工具领域的对话组件，打造流畅亲和、跨界一致、易学易用的用户体验，以及易接入、易维护、易扩展的开发体验。开源仓库地址： cid:link_6Mass(即 ModelArts Studio 大模型即服务平台)是华为云面向 AI 开发者推出的一站式大模型开发平台，支持开发者一键体验大模型能力，快速构建大模型应用。Mass 平台提供大模型训练、推理、部署、管理、监控等全生命周期管理能力，帮助开发者快速构建大模型应用，加速 AI 开发。开发者空间是华为云面向开发者提供的云上开发环境，支持开发者快速创建、部署、调试、运行、管理应用。开发者空间提供丰富的开发工具和资源，支持开发者快速构建应用，加速开发。本案例中我们使用华为云开发者空间，基于 MateChat 和 Mass 快速开发智能对话界面。二、免费领取云主机如您还没有云主机，可点击链接，根据领取指南进行操作。如您已领取云主机，可直接开始案例实践。三、操作流程💡 说明：本实验需要华为云账号，且经过实名认证本实验需要开发者空间账号，且经过实名认证如您还没有云主机，可点击链接，根据领取指南进行操作。仅“华东二”区域支持使用 ModelArts Studio 大模型即服务平台（MaaS）。MaaS 是白名单功能，请先申请权限。① 通过开发者空间云主机的 Firefox 浏览器访问并开通 ModelArts Studio 模型即服务。本次实验采用的 Qwen2_5-72B-Instruct 。② 通过终端从 cid:link_7 获取源代码，源代码基于 Vite+Vue3+Express 实现 MateChat 的应用。③ 通过 Firefox 浏览器访问本地部署的 MateChat 应用，体验智能对话。四、用到资源云资源消耗/时时长开发者空间-云主机免费30minModelArts Studio免费30min合计：0 元五、实践步骤1、环境开通及源代码获取1.1 配置云主机工欲善其事必先利其器，首先配置云主机并使用 Euler 的 JS 工具集(Nodejs + Git)，当然如果您已经使用了其他环境，我们需要安装 NodeJS(cid:link_8)。如上图点击“安装”我们即可获得一个 NodeJS 环境，进入桌面后，我们可以打开终端执行命令查看当前的 NodeJS 版本和 Git 版本，确认环境已初始化成功：node -v npm -v git --version1.2 源代码获取本案例涉及的代码已发布在 GitCode 平台上： cid:link_7执行 git clone 拉取源代码git clone [cid:link_7](cid:link_7) 2. ModelArts Studio 模型服务2.1 访问 ModelArts Studio 模型部署进入云主机，打开浏览器，输入 https://console.huaweicloud.com/modelarts/?region=cn-east-4&locale=zh-cn#/model-studio/deployment ，即可访问 ModelArts Studio。2.2 领取免费 Token 额度领取千万免费 token 额度，可用于体验 Qwen、Chatglm 等系列模型，免费额度仅适合用于体验模型。Qwen2.5 系列预置服务还支持 Function Calling，可以用于构建 Agent。2.3 获取大模型 API 和名称以 Qwen2_5-72B-Instruct 为例，点击更多-调用，获取 API 地址和模型名称。2.4 创建 API Key左侧鉴权管理-创建 API Key，保存创建的密钥信息最多创建 5 个密钥，密钥只会在新建后显示一次，请妥善保存。2.5 调试大模型 API我们使用 curl 脚本调试大模型 API，确保 API 配置可用,在终端执行以下命令。# 调试API curl -X POST "yourBaseUrl" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer yourApiKey" \ -d '{ "model": "yourModelName", "max_tokens": 20, "messages": [ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "你好"} ], "stream": false, "temperature": 1.0 }' 💡 请把 yourBaseUrl、yourApiKey、yourModelName 替换为步骤 2.1.3 和步骤 2.1.4 中的信息。能看到类似的返回即为 API 配置可用。{"id":"chat-1d324bf7eb884c728b2542ddc53f7218","object":"chat.completion","created":1734748674,"model":"Qwen2.5-72B","choices":[{"index":0,"message":{"role":"assistant","content":"你好！很高兴见到你！你有什么问题或者需要帮助吗？","tool_calls":[]},"logprobs":null,"finish_reason":"stop","stop_reason":null}],"usage":{"prompt_tokens":20,"total_tokens":35,"completion_tokens":15},"prompt_logprobs":null} 3 运行 MateChat通过上面两步，我们已经获取到了所需要环境、代码、大模型 API 配置，接来我们将安装依赖并修改配置最终运行 MateChat。3.1 安装依赖我们进入到项目并执行命令安装依赖：cd MateChat-Web && npm install 安装结果如下图则说明依赖安装成功.3.2 修改配置我们可以通过 cat 命令查看 .env.examplecat .env.example其内容为:VITE_OPENAI_API_KEY=你的API密钥 VITE_OPENAI_PROXY_URL=你的API地址 VITE_OPENAI_MODEL=你的模型名称 VITE_PORT=8090 VITE_OPENAI_BASE_URL=http://localhost:8090 这是因为 Maas 提供的大模型 API 不支持客户端调用的缘故，我们需要通过 express 转发请求。接着我们通过 cp 命令复制一份名为 .env 的配置文件cp .env.eample .env cat .env接着我们通过云主机自带的 emacs 软件打开并编辑 .env 文件:emacs .env💡 也可以使用 vi 命令修改 .env ; 目的是配置好大模型 API，注意 chat/completion 这部分需删除3.3 运行 MateChat确认配置无误后，通过以下命令运行程序：npm run start按住 Ctrl,鼠标单击 http://localhost:5173 即可访问 MateChat：尝试问个问题能看到 MaasAPI 的回复：至此，我们成功运行了 MateChat！

图像分类是计算机视觉中最核心的任务之一，许多更复杂的视觉任务都建立在它的基础上，或者直接依赖于图像分类的技术。1. 目标检测（Object Detection）与图像分类的关系：目标检测不仅需要识别图像中的对象类别（分类任务），还需要确定对象的位置（通常用边界框表示）。技术依赖：许多目标检测算法（如Faster R-CNN、YOLO、SSD）都使用了图像分类模型（如ResNet、VGG）作为特征提取器。这些模型首先在图像分类任务上预训练，然后在目标检测任务上微调。示例：在自动驾驶中，车辆需要检测道路上的行人、车辆、交通标志等，这既需要分类能力，也需要定位能力。2. 语义分割（Semantic Segmentation）与图像分类的关系：语义分割可以看作是对图像中每个像素进行分类的任务。它需要更细粒度的分类能力。技术依赖：语义分割模型（如U-Net、DeepLab）通常基于图像分类模型（如ResNet）进行改进，使用编码器-解码器结构来生成像素级分类结果。示例：在医学影像分析中，语义分割可以用于区分肿瘤区域和正常组织。3. 实例分割（Instance Segmentation）与图像分类的关系：实例分割结合了目标检测和语义分割，不仅要区分不同类别的对象，还要区分同一类别的不同实例。技术依赖：实例分割模型（如Mask R-CNN）通常基于目标检测模型（如Faster R-CNN），而目标检测模型又依赖于图像分类模型。示例：在机器人抓取任务中，需要区分场景中的多个杯子，并为每个杯子生成精确的轮廓。4. 关键点检测（Keypoint Detection）与图像分类的关系：关键点检测需要识别图像中对象的特定关键点（如人脸的眼睛、鼻子、嘴巴），这可以看作是对关键点位置的分类任务。技术依赖：关键点检测模型（如OpenPose）通常使用图像分类模型提取特征，然后通过回归或分类方法预测关键点位置。示例：在人体姿态估计中，需要检测人体的关节位置。5. 目标跟踪（Object Tracking）与图像分类的关系：目标跟踪需要在视频序列中持续跟踪特定对象，通常需要先对目标进行分类，然后在后续帧中定位目标。技术依赖：目标跟踪算法（如SORT、DeepSORT）通常使用图像分类模型来提取目标特征，以便在不同帧中匹配目标。示例：在视频监控中，跟踪一个特定的人或车辆。6. 图像生成（Image Generation）与图像分类的关系：图像生成任务（如GAN）通常需要模型理解图像的语义信息（分类信息），以便生成符合语义的图像。技术依赖：生成对抗网络（GAN）中的判别器（Discriminator）通常是一个图像分类模型，用于判断生成的图像是否真实。示例：生成逼真的人脸图像。总结图像分类是计算机视觉的基石，它为其他任务提供了特征提取能力和语义理解能力。无论是目标检测、分割还是生成任务，都离不开图像分类的技术支持。因此，掌握图像分类的原理和方法，是进一步学习和应用更复杂视觉任务的关键。

AI视觉任务主要包括以下几类：图像分类（Image Classification）目标：识别图像中的主要对象或场景，并将其归类到预定义的类别中。示例：判断一张图片是“猫”还是“狗”。目标检测（Object Detection）目标：识别图像中的多个对象，并确定它们的位置和类别。示例：在一张图片中标注出所有“汽车”和“行人”的位置及类别。语义分割（Semantic Segmentation）目标：为图像中的每个像素分配一个类别标签，区分不同对象或区域。示例：将图像中的“道路”、“天空”、“建筑物”等区域分别标记出来。实例分割（Instance Segmentation）目标：在语义分割的基础上，进一步区分同一类别的不同实例。示例：在图像中标注出每只“猫”或“狗”的具体轮廓。关键点检测（Keypoint Detection）目标：识别图像中对象的特定关键点。示例：检测人脸图像中的眼睛、鼻子、嘴巴等关键点。目标跟踪（Object Tracking）目标：在视频序列中持续跟踪特定对象的位置和状态。示例：在视频中跟踪一个运动的“汽车”。图像生成（Image Generation）目标：生成新的图像，通常基于某种输入或条件。示例：根据文本描述生成对应的图像。图像修复（Image Inpainting）目标：修复图像中的缺失或损坏部分。示例：修复老照片中的划痕或缺失区域。超分辨率（Super-Resolution）目标：将低分辨率图像转换为高分辨率图像。示例：将模糊的图像变得清晰。风格迁移（Style Transfer）目标：将一种艺术风格应用到另一张图像上。示例：将普通照片转换为具有梵高风格的图像。其中，图像分类是AI视觉任务中最基础的任务之一。它不仅是计算机视觉领域的起点，也是许多其他复杂任务的基础。简单直观：图像分类的目标是将图像分配到预定义的类别中，任务定义清晰，容易理解。基础模型：许多先进的视觉模型（如卷积神经网络CNN）最初是为图像分类设计的，后续才扩展到其他任务。其他任务的基础：目标检测、语义分割等任务通常依赖于图像分类的技术。例如，目标检测可以看作是在图像分类的基础上增加了定位功能。

cid:link_0以上是官方文档地址，使用的环境和官方文档完全一致，看起来代码中没有提前设置context，但就是报以下错误：------------------------- Creating network... ---------------------------------------------------------------------------TypeError Traceback (most recent call last)Cell In[7], line 57 55 print('------------------------- Creating network...', flush=True) 56 net_mgr: Llama2Network = Llama2Network()---> 57 config = net_mgr.create_mfconfig("./workspace/predict_llama2_7b.yaml") 58 network = net_mgr.create_network(config) 59 logger.info(f'Create Network cost time is {time.time() - start} s.')Cell In[7], line 19, in Llama2Network.create_mfconfig(config_path) 17 config = MindFormerConfig(config_path) 18 config.model.model_config = LlamaConfig(**config.model.model_config)---> 19 init_context(use_parallel=config.use_parallel, context_config=config.context, parallel_config=config.parallel) 20 return configFile ~/anaconda3/envs/MindSpore/lib/python3.9/site-packages/mindformers/core/context/build_context.py:139, in init_context(use_parallel, context_config, parallel_config) 136 rank_id = 0 137 context_config['mode'] = MODE.get(context_config.get('mode'))--> 139 context.set_context(max_device_memory=context_config.get('max_device_memory'), 140 mode=context_config.get('mode')) 141 del context_config['mode'] 142 del context_config['max_device_memory']File ~/anaconda3/envs/MindSpore/lib/python3.9/site-packages/mindspore/_checkparam.py:1352, in args_type_check.<locals>.type_check.<locals>.wrapper(*args, **kwargs) 1350 if value is not None and not isinstance(value, bound_types[name]): 1351 raise TypeError(f"The parameter '{name}' must be {bound_types[name]}, but got {type(value)}")-> 1352 return func(*args, **kwargs)File ~/anaconda3/envs/MindSpore/lib/python3.9/site-packages/mindspore/context.py:1803, in set_context(**kwargs) 1801 continue 1802 if key in ctx.setters:-> 1803 ctx.setters[key](ctx, value) 1804 continue 1805 if hasattr(ctx, key):File ~/anaconda3/envs/MindSpore/lib/python3.9/site-packages/mindspore/context.py:545, in _Context.set_max_device_memory(self, max_device_memory) 543 if max_device_memory_value == 0: 544 raise ValueError("For 'context.set_context', the argument 'max_device_memory' should not be \"0GB\".")--> 545 self.set_param(ms_ctx_param.max_device_memory, max_device_memory_value)File ~/anaconda3/envs/MindSpore/lib/python3.9/site-packages/mindspore/context.py:187, in _Context.set_param(self, param, value) 186 def set_param(self, param, value):--> 187 self._context_handle.set_param(param, value)TypeError: For 'set_context', the parameter max_device_memory can not be set repeatedly, origin value [29] has been in effect. Maybe 'mindspore.communication.init()' has been called before 'set_context()'.----------------------------------------------------- C++ Call Stack: (For framework developers)----------------------------------------------------mindspore/core/utils/ms_context.cc:405 CheckReadStatus

使用SDK的方式做在线部署，出现以下问题，有没有大佬可以看一下解决方案的。

SD卡烧录好欧拉系统，HiLens能够设置SD卡为启动首选项，使用SD卡烧录的系统吗？备注：HiLens根目录只有2GB，空间太少了，安装几个库就没有空间了，总计32GB的空间，分成了很多个区，不敢贸然合并，所以想搞个大容量SD卡，烧录系统使用

将周围像素分配负权重而不是0权重的原因在于，负权重能够更好地捕捉到边缘的特征，而0权重则无法做到这一点。1. 负权重的作用：增强对比度边缘的定义：边缘是图像中亮度或颜色发生显著变化的区域。例如，一个亮物体在暗背景下的边缘，中央像素很亮，而周围像素很暗。负权重的作用：通过给周围像素分配负权重，神经网络可以放大中央像素与周围像素之间的差异。如果中央像素很亮，而周围像素很暗，负权重会进一步减少周围像素的贡献，从而使加权和更大，更容易检测到边缘。0权重的问题：如果周围像素的权重为0，那么周围像素的亮度值对加权和没有影响。这意味着网络无法区分中央像素是否被暗像素包围，从而无法有效检测边缘。2. 数学上的解释负权重的情况：加权和在边缘处（中央亮，周围暗）会显著大于非边缘处（中央和周围都亮）。0权重的情况：如果周围像素的权重为0，那么无论周围像素是亮还是暗，加权和都只取决于中央像素：网络无法区分中央像素是否被暗像素包围，因此无法检测边缘。3. 直观理解：边缘检测的本质边缘检测的核心是捕捉亮度变化，而不仅仅是中央像素的亮度。负权重的作用是让网络对中央像素与周围像素的对比度敏感：如果中央像素很亮，周围像素很暗，加权和会很大（因为负权重减少了周围像素的贡献）。如果中央像素和周围像素都很亮，加权和会较小（因为负权重抵消了周围像素的贡献）。如果中央像素和周围像素都很暗，加权和会很小。这种设计使得网络能够有效地区分边缘区域和非边缘区域。4. 为什么不用0权重？如果周围像素的权重为0，网络将完全忽略周围像素的信息，只能根据中央像素的亮度来判断。这会导致以下问题：无法检测边缘：边缘的特征是中央像素与周围像素的亮度差异，如果忽略周围像素，网络无法捕捉这种差异。失去局部上下文：图像中的许多特征（如边缘、纹理）都依赖于局部像素之间的关系。如果权重为0，网络将失去这些重要信息。

Deconvolutional Network（反卷积网络）是一种用于可视化和理解卷积神经网络（CNN）内部特征的工具，由Matthew Zeiler和Rob Fergus在2013年的论文《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》中提出。它的主要目的是通过“逆向”操作，将卷积神经网络中每一层的特征图映射回输入像素空间，从而揭示网络在不同层次上学到的特征。1. Deconvolutional Network 的核心思想Deconvolutional Network 的核心思想是通过一系列反向操作（如反卷积、反池化等），将卷积层的输出特征图重建为输入图像的空间表示。通过这种方式，可以直观地看到每个卷积核（filter）对输入图像的哪些部分响应最强，从而理解网络的学习过程。2. Deconvolutional Network 的主要组件Deconvolutional Network 包含以下关键操作：（1）反卷积（Deconvolution）反卷积（也称为转置卷积）是卷积操作的逆过程。它通过将特征图“上采样”到更高的分辨率，试图重建输入图像的空间结构。反卷积操作使用与原始卷积核相同的权重，但方向相反。（2）反池化（Unpooling）池化操作（如最大池化）会丢失一些空间信息，因为它在局部区域中选择最大值并丢弃其他值。反池化通过记录池化时的最大值位置（称为“开关”），在重建时将值放回原来的位置，其他位置填充零。这种操作可以部分恢复池化过程中丢失的空间信息。（3）激活函数反向映射在卷积神经网络中，激活函数（如ReLU）会引入非线性。在Deconvolutional Network中，反向映射时只保留正激活值，负值被置为零。3. Deconvolutional Network 的工作流程Deconvolutional Network 的工作流程可以分为以下几个步骤：选择目标特征图：从卷积神经网络的某一层中选择一个特征图（通常是某个卷积核的输出）。反向操作：通过反卷积、反池化和激活函数反向映射，将特征图逐步映射回输入像素空间。重建输入图像：最终得到一个与输入图像大小相同的重建图像，显示该特征图对输入图像的哪些部分响应最强。4. Deconvolutional Network 的应用Deconvolutional Network 主要用于以下场景：（1）可视化卷积核的特征通过将每个卷积核的特征图映射回输入空间，可以直观地看到该卷积核对哪些视觉模式（如边缘、纹理、形状）敏感。例如，低层卷积核通常对边缘和纹理敏感，而高层卷积核可能对更复杂的模式（如物体部分）敏感。（2）理解网络的层次化特征学习通过可视化不同层次的特征图，可以观察到网络从简单特征（低层）到复杂特征（高层）的层次化学习过程。（3）诊断网络问题如果某些卷积核的特征图没有明显的模式，可能表明网络训练不足或结构设计有问题。5. Deconvolutional Network 的局限性尽管Deconvolutional Network 是一种强大的可视化工具，但它也有一些局限性：重建图像不完美：由于池化操作会丢失信息，重建的图像通常只能部分恢复原始输入的结构。解释性有限：虽然可以观察到特征图的响应模式，但无法完全解释网络的决策过程。计算成本较高：对于深层网络，反卷积和反池化操作的计算量较大。6. 示例：Deconvolutional Network 的可视化结果在Zeiler和Fergus的研究中，他们使用Deconvolutional Network 可视化了AlexNet的不同层次特征图：第一层卷积核：学习到类似Gabor滤波器的模式，对边缘和纹理敏感。中间层卷积核：学习到更复杂的纹理和物体部分。高层卷积核：学习到与类别相关的语义特征（如狗的脸、车轮等）。7. 总结Deconvolutional Network 是一种重要的可视化工具，通过反卷积、反池化等操作，将卷积神经网络的特征图映射回输入空间，帮助我们理解网络的学习过程。尽管它有一定的局限性，但在解释卷积神经网络的层次化特征学习方面发挥了重要作用。

这个找不到文件是mindspore的问题，还是我的设置的问题以下是我的设置

ModelArts Studio作为华为云的一站式AI开发平台,提供了丰富的开源大模型资源,支持一键部署模型服务并通过API调用。Dify.AI则是一个功能强大的Agent开发框架,通过可视化的工作流编排方式,让开发者能够快速构建聊天助手、知识库、Agent等智能应用,大幅提升AI应用开发效率。开发者空间则汇聚了以华为云为底座的鲲鹏、昇腾、鸿蒙根技术工具和资源，为每个开发者提供一台云主机， 云主机中预置的开发工具、沙箱环境、云存储空间、案例中心、技术支持入口等能力，帮助开发者持续使用、持续成长、持续创新。流程概览① 通过开发者空间云主机的Firefox浏览器访问并开通 ModelArts Studio 模型即服务。本案例中采用的 Qwen2_5-72B-Instruct 。② 通过终端从 https://gitcode.com/huqi/huaweicloud-dify 获取安装脚本，安装脚本基于 Docker 安装并部署 Dify.AI。③ 通过Firefox浏览器访问开发者空间云主机部署的 Dify.AI，完成后续模型服务配置、应用开发等操作。说明：本案例需要华为云账号，且经过实名认证本案例需要开发者空间账号，且经过实名认证仅“华东二”区域支持使用ModelArts Studio大模型即服务平台（MaaS）。MaaS是白名单功能，请先申请权限。所需资源云资源消费/时时长开发者空间 云主机免费—ModelArts Studio免费(需先领取千万免费Tokens)–ModelArts Studio 模型服务访问 ModelArts Studio 模型部署进入云主机，打开浏览器，输入 https://console.huaweicloud.com/modelarts/?region=cn-east-4&locale=zh-cn#/model-studio/deployment ，即可访问ModelArts Studio。领取免费 Token 额度领取千万免费token额度，可用于体验Qwen、Chatglm等系列模型，免费额度仅适合用于体验模型。Qwen2.5系列预置服务还支持Function Calling，可以用于构建Agent。获取大模型API和名称以Qwen2_5-72B-Instruct为例，点击更多-调用，获取API地址和模型名称。创建API Key左侧鉴权管理-创建API Key，保存创建的密钥信息最多创建5个密钥，密钥只会在新建后显示一次，请妥善保存。调试大模型API我们使用 curl 脚本调试大模型API，确保API配置可用,在终端执行以下命令。# 调试API curl -X POST "yourBaseUrl" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer yourApiKey" \ -d '{ "model": "yourModelName", "max_tokens": 20, "messages": [ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "你好"} ], "stream": false, "temperature": 1.0 }' 请把yourBaseUrl、yourApiKey、yourModelName替换为步骤2.1.3和步骤2.1.4中的信息。能看到类似的返回即为API配置可用。{"id":"chat-1d324bf7eb884c728b2542ddc53f7218","object":"chat.completion","created":1734748674,"model":"Qwen2.5-72B","choices":[{"index":0,"message":{"role":"assistant","content":"你好！很高兴见到你！你有什么问题或者需要帮助吗？","tool_calls":[]},"logprobs":null,"finish_reason":"stop","stop_reason":null}],"usage":{"prompt_tokens":20,"total_tokens":35,"completion_tokens":15},"prompt_logprobs":null} 安装和配置Dify.AI安装Dify.AI安装脚本见： https://gitcode.com/huqi/huaweicloud-dify如有问题欢迎反馈: https://gitcode.com/huqi/huaweicloud-dify/discussion进入云主机，打开终端，执行以下命令，安装Dify.AI。# 下载安装脚本 sudo wget -P /home/ https://raw.gitcode.com/huqi/huaweicloud-dify/raw/main/install.sh # 执行安装脚本 sudo bash /home/install.sh安装完毕后显示安装过程结束,详细日志请查看: /var/dify-install.log 即为安装成功。登录Dify.AI通过云主机，打开浏览器，输入http://127.0.0.1，即可访问Dify.AI。如果端口80无法访问，我们可以通过命令去查看端口的使用情况,确定Dify.AI使用的端口。# 查看端口使用情况 sudo netstat -tulnp | grep docker首次登陆需注册管理员账号，依次填写邮箱、账号、密码。配置Dify.AI进入Dify平台，点击右上角设置，进入模型供应商页签，选择OpenAI-API-compatible供应商，关键信息配置如下：模型类型选择LLM模型名称请填入步骤2.1.3服务信息中的模型名称API Key 请填入步骤2.1.4中创建的API KeyAPI endpoint URL请填入步骤2.1.3中的API地址，并且删除最后面chat/completions部分Completion mode请选择对话模型上下文长度\最大 token 上限保持默认Function calling保持默认不支持Stream function calling保持默认不支持流模式返回结果的分隔符保持默认\n\n构建Agent创建Agent在Dify平台(http://127.0.0.1/apps)，点击工作室–Agent-创建空白应用，进入Agent页签，填写Agent名称。Agent 设置在右上角单击“Agent 设置”，选择上一步配置好的模型进行使用。Function Call 模式会报错，实际使用代理模型，下图为 Agent 设置示意图编排提示词配置在“编排”页面的“提示词”文本框，输入以下信息。你是一位乐于助人的AI助手。在回答用户问题时，你需要遵循以下原则： 1. 始终使用自然语言解释你将要采取的行动 2. 在调用工具之前，说明你要使用哪个工具以及原因 3. 在获取信息的过程中，清晰地描述你正在做什么 4. 永远不要返回空的回复 - 确保用自然语言解释你的每个步骤 举例说明: 当用户询问今日热点新闻时,你应该这样回复: "让我使用新闻搜索工具为您查询今日热点新闻..." 然后再进行具体的工具调用。 重要提示: - 先表达你的理解和计划 - 再使用相应的工具 - 每次回复都必须包含对用户的清晰解释 基于以上原则，请根据用户的问题，给出相应的回答。编排工具配置在“编排”页面的“工具”区域右侧，单击“添加”，按需添加工具并与模型进行对话调用。Dify内置有丰富的插件，同时支持自定义工具的创建调试Agent我们可以进行调试和预览。使用Agent我们可以通过网页的方式，直接与Agent对话，也可以通过API的方式，将Agent集成到其他系统中。总结通过本案例，我们了解了如何使用ModelArts Studio平台和开源Agent框架Dify.AI构建个性化聊天助手。ModelArts Studio提供了丰富的开源大模型资源,支持一键部署模型服务并通过API调用。Dify.AI则是一个功能强大的Agent开发框架,通过可视化的工作流编排方式,让开发者能够快速构建聊天助手、知识库、Agent等智能应用,大幅提升AI应用开发效率。最重要的开发者空间为我们提供了便捷的开发环境，让我们更专注于业务开发。参考文档ModelArts用户指南（Studio）Dify.AI 文档开发者空间案例中心我正在参加【案例共创】第1期 书写云产品应用构建开发最佳实践/评测，共创官方文档https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0217170307934787108-1-1.html

llama的启动指令不是py，而是bash。具体启动指令是：bash run_distribute.sh /user/config/jobstart_hccl.json ../configs/llama/run_llama_7b.yaml [0,8] finetune然后我查了一下文档，在训练作业中执行.sh文件的方法如下：然后我试了一下，但是一直显示找不到路径，有人知道是怎么回事吗？感谢！！！我的训练作业配置如下：按照官网给的文档，我的test.py文件配置如下：报错如下：显示找不到这个文件，但是我检查了我的路径，我的路径是对的。这是我OBS里面的文件位置：有人知道怎么回事吗？感谢！！！

不太好。斯坦福大学最新研究表明，在他们最新提出的Putnam-AXIOM测试集上，仅仅是更换一下原题目的变量名称、变量取值范围，模型的准确率就直线下降。也就是说，大模型的数学推理能力并不是真正掌握了解题逻辑，很可能只是检索已存储的题目……即使是表现最好的o1-preview，它的成绩也从50%下降到了33.96%，GPT-4o、Claude、Deepseek、Qwen等模型也几乎是全军覆没。要知道，模型推理能力的稳健性可是非常重要的指标，能代表他们是否真正掌握了解决方法：有网友锐评到：o1的o不会是overfitting的o吧？（doge）还有热心网友做了解释，他认为模型的搜索空间会随着深度指数级增长，搜索时间越长，搜索的难度也会更高。

虽然说是开源了，但是得多少硬件配置才能跑起来呢？总参数是671B，就是6710亿个参数。虽然激活是37B，但是激活之前，总要全部加载先吧~

1. 神经元（Neuron）概念：神经元是人工神经网络的基本单元，负责接收输入、处理数据并产生输出。它的核心功能是对输入信号进行加权求和，并通过激活函数决定是否输出信号。作用：神经元的作用是整合输入信息，做出“决策”。每个神经元接收多个输入信号，每个信号都有一个权重，神经元将这些信号加权求和，再加上一个偏置，最后通过激活函数处理，输出一个值。类比：神经元就像一个“小决策器”。比如，你要决定是否出门，可能会考虑天气、心情、是否有事等因素。神经元就是把这些因素综合起来，做出一个决定。2. 连接（Connection）概念：连接是神经元之间的桥梁，每个连接都有一个权重，表示信号传递的强度。作用：连接的作用是传递信号，并通过权重调整信号的重要性。权重越大，表示该输入对神经元的影响越大。类比：连接就像是你对不同因素的重视程度。比如，你可能更看重天气，所以天气这个输入的权重就比较大。3. 权重（Weight）概念：权重是连接上的一个数值，表示输入信号对神经元的重要性。权重可以是正数、负数或零，正数表示增强信号，负数表示抑制信号，零表示忽略信号。作用：权重的作用是调整输入信号的影响力。神经网络的训练过程就是不断调整权重，使得网络的输出更接近预期结果。类比：权重就像是你对不同因素的“重视程度”。比如，天气的权重是0.8，心情的权重是0.3，表示你更看重天气。4. 偏置（Bias）概念：偏置是神经元中的一个常数，用于调整神经元的激活阈值。它可以理解为神经元的“偏好”。作用：偏置的作用是让神经元更容易或更难被激活。它可以增加模型的灵活性，帮助神经网络更好地拟合数据。类比：偏置就像是你做决定时的“倾向性”。比如，你天生喜欢宅在家里，那么即使天气很好，你可能也不太愿意出门。这个“倾向性”就是偏置的作用。5. 激活函数（Activation Function）概念：激活函数是神经元中的一个数学函数，用于决定神经元是否应该被“激活”，即是否输出信号。作用：激活函数的作用是引入非线性，使得神经网络可以学习复杂的模式。如果没有激活函数，神经网络就只能学习线性关系，无法处理复杂问题。常见激活函数：Sigmoid：将输入压缩到0和1之间。ReLU（Rectified Linear Unit）：如果输入大于0，输出输入值；否则输出0。Tanh：将输入压缩到-1和1之间。类比：激活函数就像是你做决定时的“门槛”。比如，只有当综合评分超过某个值时，你才会决定出门。这个“门槛”就是激活函数的作用。6. 完整流程输入信号：神经元接收多个输入信号（(x_1, x_2, …, x_n)）。加权求和：每个输入信号乘以对应的权重（(w_1, w_2, …, w_n)），然后相加，再加上偏置（(b)）。公式为：[z = w_1x_1 + w_2x_2 + … + w_nx_n + b]激活函数：将加权求和的结果 (z) 输入激活函数 (f)，得到神经元的输出：[y = f(z)]输出信号：输出 (y) 会传递到下一层神经元，作为它们的输入。7. 总结神经元是决策器，负责整合输入信号并输出结果。连接是神经元之间的桥梁，通过权重调整信号的重要性。偏置是神经元的“倾向性”，帮助调整激活阈值。激活函数是决策的门槛，引入非线性，使神经网络能够学习复杂模式。整体关系：输入信号通过连接传递到神经元，每个信号被权重调整。神经元对加权输入求和，加上偏置，得到中间结果。中间结果通过激活函数处理，得到最终输出。输出信号传递到下一层神经元，重复上述过程。举个例子假设你要决定是否出门，考虑以下因素：天气（(x_1)）：权重 (w_1 = 0.8)（你很看重天气）心情（(x_2)）：权重 (w_2 = 0.3)（心情影响较小）是否有事（(x_3)）：权重 (w_3 = 0.5)（有一定影响）偏置 (b = -0.5)（你天生喜欢宅在家里）计算过程：加权求和：[z = w_1x_1 + w_2x_2 + w_3x_3 + b = 0.8x_1 + 0.3x_2 + 0.5x_3 - 0.5]通过激活函数（比如ReLU）：[y = \text{ReLU}(z)]如果 (z > 0)，则 (y = z)，表示决定出门；否则 (y = 0)，表示不出门。这其中，最基本的就是神经元。就是下图中的圈圈。它可以理解为一个初始值、一个最终的输出、也可以理解成一个函数。