关于tokenized数据缓存的机制。让我详细解释 tokenized_path 和 cache_dir 的区别以及它们的工作原理。

tokenized_path vs cache_dir 的区别

基于代码分析，这两个参数有不同的作用：

1. cache_dir - HuggingFace Datasets的内部缓存

• 用途: 存储load_dataset()和数据预处理过程的中间缓存文件
• 内容:
  • 原始数据集下载缓存
  • 数据预处理过程中的中间结果（使用HuggingFace Datasets的.map()函数时的缓存）
• 格式: HuggingFace内部的Arrow格式缓存文件
• 生命周期: 自动管理，用于加速重复的数据加载和预处理

2. tokenized_path - 完整的tokenized数据集存储

• 用途: 存储完全处理好的、可直接用于训练的数据集
• 内容: 已经tokenized的完整数据集，包含所有必要的训练字段
• 格式: HuggingFace Datasets的标准格式（使用save_to_disk()保存）
• 生命周期: 手动管理，可以直接加载用于训练

官网： https://claude.ai/chat

F12找到小饼干~

短信验证：https://sms-activate.io/freePrice#activation

项目：https://github.com/xxddccaa/claude2api-wUI

训练Qwen2VL模型数据预处理过程分析

预处理过程在做什么

根据代码分析，Qwen2VL的数据预处理主要包含以下步骤：

1. 数据加载与转换 (src/llamafactory/data/loader.py:307-313)：
   • 使用HuggingFace的dataset.map()方法进行批处理
   • 默认批次大小：preprocessing_batch_size=1000
   • 使用多进程：num_proc=84（你的配置）

BLEU和ROUGE评估指标详解

在自然语言生成任务中，如何评估模型生成文本的质量是一个关键问题。BLEU和ROUGE是两个最常用的自动评估指标，本文将详细介绍这两个指标的原理、计算方法和代码实现。

bash
展开代码
rsync -av --checksum LLaMA-Factory-old/ LLaMA-Factory-qwen2vl/

这个指令使用 rsync 工具将 LLaMA-Factory-old/ 目录的内容同步到 LLaMA-Factory-qwen2vl/ 目录，具体参数解析如下：

行为说明

• 同步内容：将 LLaMA-Factory-old/ 下的所有文件和子目录同步到 LLaMA-Factory-qwen2vl/。
• 校验逻辑：对比文件的校验和（而非仅依赖修改时间或大小），确保内容完全一致。
• 保留属性：所有文件权限、时间戳等元数据会被保留。
• 增量同步：仅传输校验和不匹配的文件，提升效率。

注意事项

1. 路径末尾的 /

   • 若源路径带 /（如 LLaMA-Factory-old/），则同步目录内的内容到目标路径。
   • 若不带 /（如 LLaMA-Factory-old），则同步目录本身到目标路径（包含目录名）。

2. 目标目录存在性

   • 如果 LLaMA-Factory-qwen2vl/ 不存在，会自动创建。
   • 如果已存在，文件会被覆盖或合并。

3. --checksum 的性能影响
   计算校验和会增加 CPU 开销，但适合对文件一致性要求严格的场景（如防止隐藏的数据损坏）。

https://docs.nvidia.com/deeplearning/nccl/archives/index.html

管理员运行命令：

bash
展开代码
reg.exe add "HKCU\Software\Classes\CLSID\{86ca1aa0-34aa-4e8b-a509-50c905bae2a2}\InprocServer32" /f /ve

重启就恢复win10右键了

这个是恢复win11右键:

bash
展开代码
reg.exe delete "HKCU\Software\Classes\CLSID\{86ca1aa0-34aa-4e8b-a509-50c905bae2a2}\InprocServer32" /va /f 

指定好 --model_name_or_path，模型存储路径。

指定 --save_only_model false ，不光保存模型，还保存优化器状态等参数。

指定 --overwrite_output_dir false ，可以接续恢复训练。接续恢复训练千万别改参数，不然会引起异常（训练看起来正常其实不正常）。要改参数最好是导出之前模型，然后重新指定 --model_name_or_path 重新训练。

The client socket has timed out after 900000ms while trying to connect to (10.130.18.56, 58509).