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Transformers 是跨文本、视觉、音频和多模态领域最先进的机器学习的模型定义框架。它提供了统一的 API，用于加载预训练模型、运行推理和微调。

人类反馈强化学习 (RLHF) 是一种使语言模型与人类偏好保持一致的技术。 RLHF 不是仅仅依赖于下一个标记预测，而是使用人类判断来指导模型行为，以获得有用、无害和诚实的输出。

QLoRA 通过将 4 位量化与 LoRA 适配器相结合，可以在消费类 GPU 上微调大型语言模型。 65B 模型可以在单个 48GB GPU 上进行微调，同时匹配 16 位微调性能。

MLX-LM 是一个 Python 包，用于在 Apple Silicon 上运行大型语言模型，利用 MLX 框架通过统一内存架构来优化性能。

D2 是一种编译为 SVG 的声明性图表脚本语言。文字→图表。文档：https://d2lang.com |游乐场：https://play.d2lang.com

⚠️当用户提到存储（“存储”、“跟踪”、“注册表”、“映射”、“列表”、“集合”）时：

该技能使用综合检查表对 Move 合约进行系统的安全审核。每个项目在部署之前都必须通过。

此技能可以帮助您在编写新合约之前在官方 Aptos 存储库中找到相关示例。始终首先搜索示例以遵循既定模式。

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管理从 PXE 启动到运行集群的裸机 Kubernetes 基础设施。

.docx 文件是包含 XML 文件的 ZIP 存档。