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宏观经济学基础概念 1. 社会融资规模（社融） 社融是指居民和企业从金融体系里拿到的资金总量，可以理解为金融部门给企业和个人提供的“贷款和投资的总包裹”。社融里包含两大块： 表内业务：计入银行账本的，比如普通的人民币贷款。 表外业务：不计入银行账本的，比如一些信托贷款等。 通常看社融新增的部分，主要看 人民币贷款、政府债券和企业债券，这三项加起来占社融的90%。这些数据可以帮助判断各类部门对资金的需求，比如： 人民币贷款：看居民贷款多不多，反映他们对未来经济的信心。 政府债券：政府借钱搞建设，通常在经济下行时加大投入，拉动经济。 2. 广义货币供应量（M2） M2简单来说就是“市场上流通的现金+存款的总量”，它代表货币供应的总量。如果M2增速加快，说明市场上钱变多了，大家手头的钱多了，消费可能增加，但也可能带来 通货膨胀（东西涨价）。 社融-M2增速差：如果社融增速快，说明企业借债融资的需求比较旺盛。 M1-M2增速差：M1是现金和活期存款，增速差值大表示流动性强，投资环境好。 3. 利率 利率可以简单理解为“借钱的成本”。利率越高，借钱越贵，企业和 ...

投资与量化投资 1.1 什么是投资 投资是为获得一定的预期社会经济效益而进行的资金或资本物的投入及其活动过程。投资可以发生在很多领域，如固定资产投资、证券投资、教育投资等。投资的风险与利益并存，有可能产生资产减值、时间浪费等损失。 1.2 股票投资的基本流程 股票交易流程大致包括选择证券公司、开户、转入资金、选股、买入、持有和卖出等步骤。 1.3 常见的股票投资分析流派 宏观策略分析法：从宏观经济变化的大方向入手，应用到具体的股票投资中。 价值投资法：选股，选出有巨大增值潜力的股票，长期持有。 主题事件投资法：对某一事件发展趋势进行判断，寻找投资机会。 技术分析法：以股价为研究对象，从股价变化的历史走势着手，预测未来价格趋势。 量化投资法：利用统计学、数学、信息技术等方法取代人工作出决策，通过模型完成股票交易。 1.4 什么是量化投资 量化投资是一种利用计算机技术和数学模型来实现投资策略的方法。它通过数量化和程序化的方式来进行买卖，具有客观、系统、自动化的特点。 1.5 量化投资的历史发展 量化投资起源于60年代的美国，由爱德华·索普创立，后发展为科学股票市场系 ...

步骤一：构建YOLO数据集 由于比赛原始数据集较大，我们采样部分数据构建训练集和验证集： 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334if os.path.exists('yolo_seg_dataset'): shutil.rmtree('yolo_seg_dataset')os.makedirs('yolo_seg_dataset/train')os.makedirs('yolo_seg_dataset/valid')def normalize_polygon(polygon, img_width, img_height): return [(x / img_width, y / img_height) for x, y in polygon]# 采样训练集for row in training_anno.iloc[:10000].iterrows(): shutil.copy(row[1].Path,  ...

启动webui服务 使用lmdeploy启动一个api_server 12conda activate agent_camp3lmdeploy serve api_server /share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2_5-7b-chat --model-name internlm2_5-7b-chat 另开一个终端，使用stremlit启动agent_web应用 123cd /root/agent_camp3/lagentconda activate agent_camp3streamlit run examples/internlm2_agent_web_demo.py 本地powershell建立ssh连接，进行端口映射 Q&A 遇到的问题： 1ModuleNotFoundError: No module named 'griffe.enumerations 解决方法： 12Due to griffe's recent 1.x release, the `griffe.enumerati ...

参考文档 Tutorial/docs/L1/OpenCompass at camp3 · InternLM/Tutorial (github.com) 任务内容 任务复现过程 列出所有跟 InternLM 及 C-Eval 相关的配置： 1python tools/list_configs.py internlm ceval 评测结束

任务内容 完成任务截图

一、前置知识 给模型注入新知识的方式： 内部方式：更新模型的权重，但训练代价较大。 外部方式：给模型注入额外的上下文或外部信息，不改变其权重。 RAG 工作原理： 将问题编码成向量，在向量数据库中找到最相关的文档块（top-k chunks）。 将知识源分割成小块，编码成向量并存储在向量数据库中。 将检索到的文档块与原始问题一起作为提示输入到 LLM 中，生成最终的回答。 RAG 效果比对： 由于 xtuner 是较新的框架，InternLM2-Chat-1.8B 训练数据库中未收录相关信息，使用 RAG 前问答均未给出准确答案，使用后能获得想要的答案。 二、环境、模型准备 （一）配置基础环境 在 Intern Studio 服务器上部署 LlamaIndex： 打开 Intern Studio 界面，点击 创建开发机 配置开发机系统。 填写 开发机名称 后，点击 选择镜像 使用 Cuda11.7-conda 镜像，在资源配置中选择 30% A100 * 1 的选项，立即创建开发机器。 进入开发机后，创建新的 conda 环境，命名为 llamaindex， ...

参考内容： 1.LangGPT社区：‌‌‬⁠⁠⁠‌⁠‬‌⁠‍‬⁠‬‬‬‌‌‌‍‌‌‬⁠LangGPT结构化提示词 - 飞书云文档 2.浦语开源文档书生浦语-浦语提示词工程实践 3.文档：系统论述文章： 构建高性能 Prompt 之路——结构化 Prompt 步骤 step0：前期准备 0.1：创建虚拟环境->激活虚拟环境->安装必要包文件 0.2：创建项目路径->进入项目 0.3：安装必要软件，如tmux step1：模型部署模型下载->部署模型为OpenAI server->图形化界面调用 ‬⁠⁠⁠ step3：langgpt结构化提示词⁠‬编写⁠‍‬⁠‬‬‬‌‌‌‍‌‌ 偷懒大法：GPTS有LangGPT提示词专家，用大模型生成即可 tmux扫盲 tmux可以在终端中创建终端，将进程维持在后台。 当我们下载模型时，使用tmux在后台下载，即便我们断开ssh连接，下载也不会中断。 step1：部署模型为OpenAI server tmux常见命令 1.创建窗口命令： PS：t表示target(目标)，用于指定会话、窗口 ...

环境配置 12345678910111213# 创建环境conda create -n demo python=3.10 -y# 激活环境conda activate demo# 安装 torchconda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia -y# 安装其他依赖pip install transformers==4.38pip install sentencepiece==0.1.99pip install einops==0.8.0pip install protobuf==5.27.2pip install accelerate==0.33.0pip install streamlit==1.37.0 InternLM2-Chat-1.8B 模型部署 一、用Cli Demo 部署 1.创建demo文件夹，用于存放代码。并创建 cli_demo.py文件 12mkdir -p /root/demotouch /root ...

博客：书生·浦语大模型全链路开源开放体系及其最新发展 在现代人工智能技术的迅猛发展浪潮中，书生·浦语大模型全链路开源开放体系以其独特的优势和卓越的性能，在各个领域中不断取得突破性进展。本文将详细介绍该体系的发展历程、最新版本的特征、基于规则、模型和反馈的数据生成方法，以及mind search项目、开源数据提取工具和预训练框架、EXTINA的评测和部署、知识管理工具等各个方面的应用与优化策略。 书生·浦语大模型全链路开源开放体系的历程及最新版本的特征 书生·浦语大模型开源开放体系在多个方面表现出色，包括数据收集整理、模型训练、微调、评测和搜索引擎AI应用的部署等方面。最新版本书生·浦语大模型2.5在推理能力和短期记忆等方面有质的飞跃，并开放了label LLM项目，方便标注数据。此外，视频还介绍了模型的性能天梯和应用前景。 书生浦语大模型开源开放体系 InputLM2.5性能飞跃 迭代发展过程中的数据驱动模型性能 基于规则、模型和反馈的数据生成方法，以及如何使用开源项目进行标注和推理 反映模型的数据生成方法在模型优化和训练过程中至关重要，以下是一些关键方法的介绍： ...