在带有惯性轮的倒立摆系统中，使用拉格朗日方程进行分析时，确定摆杆角度和惯性轮角度的方程右边的步骤如下：

1. 系统建模与广义坐标 • 摆杆角度：定义为摆杆与垂直方向的夹角，记为 $\theta$。

• 惯性轮角度：定义为惯性轮相对于摆杆的转角，记为 $\phi$。惯性轮的绝对转角为 $\theta + \phi$。

本地模型目录需要是git仓库：

1. 初始化 Git 仓库（如果尚未初始化） 如果目录没有初始化过 Git，需要先执行：

bash
git init

2. 添加 Hugging Face 远程仓库

bash
git remote add origin https://huggingface.co/hugxd/InternVL2_8B_Point_to_Box

《SWING UP AND BALANCING OF A REACTION WHEEL INVERTED PENDULUM》

https://github.com/B-Paweekorn/Reaction-wheel-inverted-pendulum

更多信息可直接访问官网：

https://internvl.readthedocs.io/en/latest/internvl2.0/finetune.html

image_max_pixels

image_max_pixels， 这里的 area 就是宽*高

python
# 在src/llamafactory/data/mm_plugin.py中定义
# 控制图像处理时的最大像素数量
# 如果图像超过这个像素数，会被调整大小
def get_image_processor_preprocess_params(image_processor):
    params = {}
    if hasattr(image_processor, "crop_size"):  # for CLIP
        params["crop_size"] = {
            "height": image_processor.crop_size["height"],
            "width": image_processor.crop_size["width"]
        }
        params["size"] = max(params["crop_size"]["height"], params["crop_size"]["width"])
    elif hasattr(image_processor, "size"):
        if isinstance(image_processor.size, dict):  # for Qwen
            params["size"] = image_processor.size["max_edge"]
        elif isinstance(image_processor.size, list):  # for InternVL
            params["size"] = image_processor.size
        else:
            params["size"] = image_processor.size
    
    # image_max_pixels用于确保图像不会太大，超出内存
    if params.get("size", None) is not None and hasattr(image_processor, "image_max_pixels"):
        area = image_processor.image_max_pixels  # 来自training_args.image_max_pixels
        size = int(math.sqrt(area))
        params["size"] = size

    return params