本地部署代码大模型方案，1.3B模型最低只需3GB显存。33B大模型，性能等同于GPT3.5-T ①DeepSeek1.3B代码大模型的调试部署，包括运行环境、模型下载、依赖安装和测试程序的运行。最后，对模型在HumanEval基准上的性能进行了测试，结果显示在Python和C++语言下有较好的完成率。同时，文章还对比了DeepSeek Coder与其他开源代码LLMs的能力，结果显示DeepSeek Coder在多项基准测试中表现更优。 ②模型主要功能： Code-Completion (代码补全)：模型可以根据用户输入的部分代码，预测并建议接下来的代码片段，提高编程效率。 Chat-Model-Inference (聊天模式推断)：模型可以理解用户的自然语言输入，并生成相应的代码片段或解释，类似于聊天机器人。 Code-Insertion (代码插入补全)：模型不仅能预测接下来的代码片段，还可以在合适的位置插入完整的代码块或结构，减轻开发者手动输入的工作量。 Repository-Level Code-Completion (存储库级别代码补全)：利用整个存储库中的代码上下文，为开发者提供更智能和个性化的补全建议。 Code-Translation (代码翻译)：模型可以将代码从一种编程语言翻译成另一种语言。 Code-Insertion (添加注释)：模型能够为代码添加相应的注释，提高代码的可读性。

本地 LLMs大语言模型控制无人机：【模型+模拟器运行最低3.5GB显存，除去模拟器占用显存，仅模型运行只需要3GB显存即可运行。】速度由显卡算力决定，本机是3060笔记本显卡算力指标6.0.基本反应时间在2秒内完成推理使用本地部署的大语言模型(LLMs)控制无人机的方法。首先介绍了AirSIM无人机模拟器和LLMs的背景，然后探讨了直接使用通用LLMs控制无人机存在的问题，以及通过提示工程和微调等方法提高LLMs的适应性。接下来，详细介绍了如何建立微调数据集，使用Swift框架进行微调，以及加载微调权重。最后，总结了项目核心思想，即利用LLMs在代码生成领域的涌现能力，以及大模型通过微调学习特定领域知识的重要性。总体来说，本文提供了一个利用LLMs控制无人机的思路和方案，通过结合LLMs和领域数据，实现了自然语言到代码的转换，从而控制无人机。

Tron波场荣誉地址生成器项目介绍 一、功能模块与功能实现 Tron波场荣誉地址生成器项目是一个集成了靓号生成和GPU加速功能的高效工具。项目主要划分为三大功能模块，每个模块都旨在为用户提供更加便捷、安全的地址生成体验。 1. 靓号生成模块 此模块专注于生成具有特定模式或寓意的波场地址。用户可以根据自己的喜好或需求，设置不同的筛选条件，如地址中包含特定数字、字母组合等。生成器会根据这些条件，快速筛选出符合条件的靓号地址，并展示给用户。 2. GPU加速模块 为了提高地址生成的效率，项目引入了GPU加速技术。通过利用GPU强大的并行计算能力，加速模块能够显著提升地址生成的速度。在实际运行中，该模块能够达到200MH/s的高速运算，大大缩短了用户等待时间。 3. 安全保障模块 在注重效率的同时，项目同样重视用户的安全。安全保障模块采用了经过严格测试和验证的安全源代码，确保在生成地址的过程中不会泄露用户信息或造成其他安全风险。此外，该模块还提供了对生成地址的校验功能，确保生成的地址有效且可靠。 二、我的任务与技术实现 在Tron波场荣誉地址生成器项目中，我主要负责靓号生成模块的开发与优化工作。为了实现高效且稳定的靓号筛选功能，我采用了Tron波场荣誉地址生成器项目介绍 一、功能模块与功能实现 Tron波场荣誉地址生成器项目是一个集成了靓号生成和GPU加速功能的高效工具。项目主要划分为三大功能模块，每个模块都旨在为用户提供更加便捷、安全的地址生成体验。 1. 靓号生成模块 此模块专注于生成具有特定模式或寓意的波场地址。用户可以根据自己的喜好或需求，设置不同的筛选条件，如地址中包含特定数字、字母组合等。生成器会根据这些条件，快速筛选出符合条件的靓号地址，并展示给用户。 2. GPU加速模块 为了提高地址生成的效率，项目引入了GPU加速技术。通过利用GPU强大的并行计算能力，加速模块能够显著提升地址生成的速度。在实际运行中，该模块能够达到200MH/s的高速运算，大大缩短了用户等待时间。 3. 安全保障模块 在注重效率的同时，项目同样重视用户的安全。安全保障模块采用了经过严格测试和验证的安全源代码，确保在生成地址的过程中不会泄露用户信息或造成其他安全风险。此外，该模块还提供了对生成地址的校验功能，确保生成的地址有效且可靠。源代码定制安全可靠！程序员客栈长期会员，长期负责！ 二、我的任务与技术实现 在Tron波场荣誉地址生成器项目中，我主要负责靓号生成模块的开发与优化工作。为了实现高效且稳定的靓号筛选功能，我采用了C/C++作为主要开发语言，并利用了多线程和异步IO技术来提升处理速度。同时，为了与GPU加速模块进行无缝对接，我还学习了OpenCL/CUDA编程和相关的GPU操作库。 经过多次迭代和优化，我成功实现了具有高性能和稳定性的靓号生成模块。该模块不仅能够快速生成符合用户需求的靓号地址，还能与GPU加速模块协同工作，进一步提升整体性能。此外，我还参与了对安全源代码的审核与测试工作，确保项目的安全性得到了充分保障。 三、难点与解决方案 在项目开发过程中，我们也遇到了一些难点和挑战。其中最大的难点是如何实现GPU与CPU之间的高效协同工作。由于GPU和CPU的架构和运算方式存在较大差异，如何实现它们之间的数据传输和指令调度成为了一个关键问题。 为了解决这一难点，我们采用了CUDA统一内存管理技术。通过该技术，我们可以将CPU和GPU的内存统一起来，实现数据的无缝传输和共享。同时，我们还对算法进行了优化，尽量减少数据在CPU和GPU之间的传输次数，提高整体运算效率。 此外，在靓号生成模块的开发过程中，我们也遇到了一些性能瓶颈。为了解决这些问题，我们采用了多种优化手段，如使用更高效的数据结构和算法、进行代码性能分析并优化关键路径等。通过这些努力，我们成功提升了模块的运算速度和稳定性。 总之，Tron波场荣誉地址生成器项目是一个集高效、安全、便捷于一体的优秀工具。通过不断优化和完善功能模块和技术实现，我们将为用户提供更加优质的地址生成体验。作为主要开发语言，并利用了多线程和异步IO技术/GPU加速并行计算来提升处理速度。 经过多次迭代和优化，我成功实现了具有高性能和稳定性的靓号生成模块。该模块不仅能够快速生成符合用户需求的靓号地址，还能与GPU加速模块协同工作，进一步提升整体性能。此外，我还参与了对安全源代码的审核与测试工作，确保项目的安全性得到了充分保障。