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能力、资源、机会是相互交叠，螺旋上升的。真正的资源应该是由内而外生长出来的。mp.weixin.qq.com //@一颗星的憧憬: 请问资源具体指什么？
程序员冲少: 大厂辞职后，我懂得的第一个道理 先给结论：一定要逐渐适应、并且彻底习惯被别人看不起、被无视，必须要认清离开平台后重归于零的现实 最近密集地参加了不少创业相关的活动，大多情况就是别人根本不搭理，微信都加不上，因为没有任何可以置换的资源 你说你是 985 毕业，你说你是头部大厂的资深工程师，sorry，这些都不是资源，职场之外狗屁都不是 这个世界永远是慕强的，人与人之间的本质就是交换，我之前确信我是懂这个道理的，但现实会让感受更加深刻 现在就是一个创业小白，必须也不得不保持空杯心态，使劲儿狂奔积攒资源，打磨产品，积累流量，从头开始
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难以相信，公众号的推荐流量如此之大。我之前以为写公众号文章是个过时的东西，大家是不是都去做视频了？而我这种没空做视频，写产品思维和技术分享的，内容又干，受众又窄，几乎快要放弃治疗了。但是最近这两天不断推送关注消息提醒告诉我：干货文章依然有人在看。写让我重燃了希望，看来微信并没有放弃文章作者们，感谢龙哥。
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什么是微调（Fine-tuning） ？这是机器学习和深度学习中的一个术语。它指的是在预训练模型的基础上，使用特定任务的数据集进行额外训练的过程，目的是让模型更好地适应特定的任务或问题。通过微调，我们可以调整模型的参数，使其更精准地解决特定问题。就像一个已经非常了解世界的成年人。现在，我们需要它去学习一些更专业或更具体的知识。微调的过程，就像是对这个成年人进行一些专业培训，使其在特定领域更加精通。
一起微调llama3，做自己的大模型！
AI时代的产品经理手册
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如何把pytorch训练好的数据打包成gguf文件，并且压缩大小？
1. 首先要把训练好的文件通常是bin放到一个本地文件里，就叫它model文件夹
2. 其次，我们要下载和安装llama.cpp，依次执行：
git clone github.com
cd llama.cpp && make
3. 然后，在用llama.cpp的程序将训练好的文件转化成guff：
首先，转化成f16的gguf：
python ./convert.py ~/Downloads/model --outfile ~/Downloads/newmodel.gguf --outtype f16 --vocab-type bpe
理论上是可以用了，但是因为体积太大的了有16G，你的电脑可能带不动。所以你可以然后量化成q4的gguf，减小1/4的体积
./quantize ~/Downloads/newmodel.gguf ~/Downloads/newmodel.q4_k.gguf q4_k
1. 首先要把训练好的文件通常是bin放到一个本地文件里，就叫它model文件夹
2. 其次，我们要下载和安装llama.cpp，依次执行：
git clone github.com
cd llama.cpp && make
3. 然后，在用llama.cpp的程序将训练好的文件转化成guff：
首先，转化成f16的gguf：
python ./convert.py ~/Downloads/model --outfile ~/Downloads/newmodel.gguf --outtype f16 --vocab-type bpe
理论上是可以用了，但是因为体积太大的了有16G，你的电脑可能带不动。所以你可以然后量化成q4的gguf，减小1/4的体积
./quantize ~/Downloads/newmodel.gguf ~/Downloads/newmodel.q4_k.gguf q4_k
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其实很多创业者，养活自己都难
哥飞: 要学会算账，先养活自己，再慢慢提供更多岗位。
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