sanwei111

格式1：{"id": 1, "paragraph": [{"q": "下面是一个指令,描述了一个任务。编写适当的输出完成请求。\n\n### 指令:\n给出三个保持健康的提示。\n\n### 响应:", "a": ["1.饮食要均衡，确保包括足够的水果和蔬菜。\n2.定期运动以保持身体活跃和强壮。\n3.保持充足的睡眠并保持一致的睡眠时间表。"]}]} 格式2：| | | ------------------------------------------------------------ | | {"id": 1, "paragraph": [{"q": "从南京到上海的路线", "a": ["你好，南京到上海的路线如下：", "1. 南京到上海，可以乘坐南京地铁1号线，在南京站乘坐轨道交通1号线。", "2. 南京到浦东机场，可以搭乘上海地铁1号，在陆家嘴站乘坐地铁1线，在浦东国际机场站乘坐机场快线，前往上海浦东国际机场。", "3. 上海到南京，可以换乘上海地铁2号线，从南京站换乘地铁2线，再从南京南站换乘地铁1路，然后到达上海站"]}]} | 意思是这两种都可？说白了区别就是多了一些提示词

不好意思，还是想问一下。我用alpaca2qa.py把alpaca的数据集转成所需格式。比如：{ "instruction": "给出三个保持健康的提示。", "input": "", "output": "1.饮食要均衡，确保包括足够的水果和蔬菜。\n2.定期运动以保持身体活跃和强壮。\n3.保持充足的睡眠并保持一致的睡眠时间表。" },转成 {"id": 1, "paragraph": [{"q": "下面是一个指令,描述了一个任务。编写适当的输出完成请求。\n\n### 指令:\n给出三个保持健康的提示。\n\n### 响应:", "a": ["1.饮食要均衡，确保包括足够的水果和蔬菜。\n2.定期运动以保持身体活跃和强壮。\n3.保持充足的睡眠并保持一致的睡眠时间表。"]}]} 有两个问题： 1.你的readnme那里给出的语料例子长这个样子的： {"id": 1, "paragraph": [{"q": "从南京到上海的路线", "a": ["你好，南京到上海的路线如下：", "1. 南京到上海，可以乘坐南京地铁1号线，在南京站乘坐轨道交通1号线。", "2. 南京到浦东机场，可以搭乘上海地铁1号，在陆家嘴站乘坐地铁1线，在浦东国际机场站乘坐机场快线，前往上海浦东国际机场。",...

1.所以按着alpaca2qa.py文件转出来的中文语料是可以用的？：{"id": 1, "paragraph": [{"q": "下面是一个指令,描述了一个任务。编写适当的输出完成请求。\n\n### 指令:\n给出三个保持健康的提示。\n\n### 响应:", "a": ["1.饮食要均衡，确保包括足够的水果和蔬菜。\n2.定期运动以保持身体活跃和强壮。\n3.保持充足的睡眠并保持一致的睡眠时间表。"]}]} 2.好的呢！谢谢老哥

兄弟，你的运行资源怎么样

请问还需要下载nltk_data吗

> > 请问还需要下载nltk_data吗 > > 不用下载 不是nltk_data 的问题 是model_config.py的问题 你把nltk 相关的注释掉就行 但是建议不要用qanythinng 稳定性很差 效果也不好 哈哈，其实还是文件解析分块这里

> 这个设置了 HF 的地址就会走这个代理。 你好，无论是在ui，还是容器里面运行启动这个向量模型，都无法成功

> > 我从0 开始加载这个模型，没有问题，调用也正常。 > > ``` > In [1]: from xinference.client import Client > > In [2]: client = Client('http://gpu:36666') > > In [3]: model = client.get_model('jina-embeddings-v3') > >...

> 这个不需要管，主要用 9997 就可以 ok，感谢哥

> 这个不需要管，主要用 9997 就可以 请问向量模型和重排模型有没有选定--model-engine这个说法的？