TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #85 · 15 мај

"Ну и как же нам перекидывать строки ви числа?" спросите вы. Проверять каждый символ, очистив строку от лишних знаков и точек. Потом конвертить допустимые символы в числа и восстанавливать знак, дробную чусть и тд??? Самый быстрый способ это просто "попробовать" 😜 text = "-0.3" try: num = float(text) except ValueError: print('Dough!') Всё остальное это уже парсинг и разбор символов для иных целей. #basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #chatglm3

当前筛选 #chatglm3清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14815 · 10.06.2025 г., 11:30

#jupyter_notebook#chatglm#chatglm3#gemma_2b_it#glm_4#internlm2#llama3#llm#lora#minicpm#q_wen#qwen#qwen1_5#qwen2 This guide helps beginners set up and use open-source large language models (LLMs) on Linux or cloud platforms like AutoDL, with step-by-step instructions for environment setup, model deployment, and fine-tuning for models such as LLaMA, ChatGLM, and InternLM[2][4][5]. It covers everything from basic installation to advanced techniques like LoRA and distributed fine-tuning, and supports integration with tools like LangChain and online demo deployment. The main benefit is making powerful AI models accessible and easy to use for students, researchers, and anyone interested in experimenting with or customizing LLMs for their own projects[2][4][5]. https://github.com/datawhalechina/self-llm