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   <title>小桂桂的回忆录 📒</title>
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+    <title>小桂桂的回忆录 📒 #4297</title>
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     <title>小桂桂的回忆录 📒 #4295</title>

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     "text": "好心疼聊聊，感觉大家对她的印象都是那种大大咧咧的性格，之前 Jun 孤单找我打电话她也说觉得聊聊的性格不太能让她想要倾诉心里的事情。明明聊聊也是很心细敏感的人，我失落的时候她能很快感受到照顾好我的心情，她也有时候会被各种情绪折磨得很脆弱，但是似乎只有我和 vivi 看到了这一面... 和朋友们聊天还是会假装似乎什么都没发生的样子。如果能让大家也感受到她的心情去关心她就好了 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6170248621292783564.webm\">😢</i>",
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     "date": "2023-08-08T23:43:57",
     "text": "<a href=\"##不要戴上耳机\">#不要戴上耳机</a>\n用我的音乐评分模型矩阵逆向算出的「它觉得最好听的音乐」，嗯 🌚\n\n研究的不确定性就是这样唉，前一天刚有符合预期的成果了下一天就爆炸 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323582802050680516.webp\">🛌</i>\n\n<del>我现在的心情就像这首歌一样</del>",
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     "date": "2023-08-10T03:52:02",
     "text": "终于终于可以开始收集人工标注数据了，写这个网站和后端只用了一天，上上周一晚上就提交给法律团队审核了，然后今天下午才通过审核，审核花了整整 17 天 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6318635837244313060.webp\">😡</i>\n  \n今天采集了三个人的，接下来的两天里要采集完剩下的数据做完分析... 希望结果不要爆炸 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/5470078478558700075.webp\">🙏</i>\n\n不过中午组会听一位 phd 实习生第七周了还在找方向突然心里平衡了好多，至少我有很多可以写的结果，不过还是觉得想做的事情太多时间不够唉...",
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     "text": "收拾家里的各种东西\n\n桂桂：这个是 mai 机的主板盒子…这个里是 GPU 服务器的东西…然后这个盒子放各种电源线…\n我：啊我有标签打印机，我来打标签贴上去\n桂桂：啊早知道就不用写上了\n……\n桂桂：这个标签…有一种我被 RIIR 了的感觉（",
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     "text": "一只桂桂 ￥115.3",
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     "text": "时间过得好快，一转眼就已经在这里三个月了，到了要告别的时间... 和 Menci 收拾了一下房间和行李，拉上 syama 一起吃了一顿午饭就匆匆忙忙地出发了。\n\n好不舍... 下次来这里会是什么时候呢？这里会变成什么样子呢？",
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     "text": "这是何等的巧合\n\n没有任何提前计划，在机场登机的时候遇到了三位群友坐同一班飞机 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6170139473288890346.webm\">🤩</i>",
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     "text": "<a href=\"##戴上耳机\">#戴上耳机</a>\n在飞机上又看了一遍《秒速五厘米》，也许是因为看到了 Cryolitia 的头像，又或许是和 syama 的事情有些共鸣，不过更可能只是因为正好在飞机系统里面翻到了。\n\n想起来小学的时候第一次听天门的《樱花抄》的时候还没有看过秒五，同样只是偶然在当时的酷狗音乐上翻到了，觉得很好听就添加到了 iPod nano 的存储里。那时候在合唱团例常排练，和一位同样在高声部的同学是很好的朋友。第一次和别人共享耳机听歌也是在这里，在排练休息的间隙，觉得她会喜欢所以选了天门的歌单。那个时候还对感情的复杂完全不熟，只觉得是一个很好的朋友，现在回想起来大概是喜欢的人吧。\n\n升到初中先是转到了朝阳区，之后又转去了北美，很快就失去了联系... 不过现在的我的性格中也有她的一部分，也许喜欢和想要成为就是分不清的吧",
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     "text": "<a href=\"##戴上耳机\">#戴上耳机</a>\n听听民谣团 ハンバート ハンバート 的佐野遊穂唱 rap，好可爱好可爱！！！<i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323267916523374069.webp\">🥺</i>",
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     "text": "回到加拿大的家发现家变成了盒盒... 整理起来还好麻烦 ;-;\n\n<span class=\"spoiler\"><span>一想到明年三月还要搬走就不想把所有东西都摆出来了...</span></span>",
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     "text": "debug 了半天为什么 arch 输出没有声音，看了文档还问了群友...\n\n然后发现只是声音太小了 🌚",
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     "text": "鬼故事，2017 已经是七年前了",
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     "text": "升级计算服务器之前硬件是瓶颈，升级之后发现自己变成了瓶颈... 想睡觉之前挂一个计算任务跑着，发现写这个任务需要的时间比计算需要的时间长，可是我又不想让计算闲时浪费，结果就是自己要被累死了 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323582802050680516.webp\">🛌</i>",
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     "text": "和聊聊去附近新开的模玩店买了一个镜音凛的粘土人 qwq 它的包装打开是不透明的铝反光小袋子，看起来是为了抽盲盒设计的，还好没有作为盲盒卖\n\n运气太差了不喜欢盲盒，记得几天前和 menci 和 syama 去观前喵咕屋买了プロセカ和孤独摇滚的盲盒胸针，结果孤独摇滚开出了没什么存在感的きくり，プロセカ开出了不那么能认出来的初音未来和 KAITO...\n(╯’ – ‘)╯︵ ┻━┻",
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     "text": "第一次在加拿大见到路边摊",
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     "text": "让 DALLE 画了一些服务器的图标，终于不怕找不到标签页了",
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     "text": "<a href=\"##ML\">#ML</a> 今天把 Sekai LLM 的大模型部署到新的 V100 服务器上了！\n\n为了最大化部署效率试了很多不同的框架，首先看到了别人的<a href=\"https://bentoml.com/blog/benchmarking-llm-inference-backends\">测试结果</a>，大概是 LMDeploy 效率最高，其次是 MLC，再其次是 vLLM。所以我首先试了 LMDeploy，然后遇到了一堆问题...\n\n首先试了 vLLM 因为它是星星<i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6107338590335799902.webp\">⭐️</i>最多的，但是发现它会提示内存不够，即使在 24GB 的 4090 上加载 4bit 量化过的模型都提示内存不够（量化过之后用一般的 HF Transformers 加载只需要 8GB 多一点的显存）可能 vLLM 在尝试把 Qwen2 的 128K 上下文全都预留出来吧，那肯定是不够的。试了各种解决方案都跑不起来就放弃了 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323582802050680516.webp\">🛌</i>\n\n把训练好的 7B LoRA 模型文件挪到新机器上之后跑 LMD 发现 16GB 显存不够，确实不够，那试试两个显卡一起吧，然后直接 segfault 崩溃了 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323343426343404864.webp\">❓</i> 那用 AWQ 量化到 4bit 之后总可以了吧？发现输出是乱码，去 issue 里面查才发现最新版本的 LMD 还不支持 V100 AWQ <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323582802050680516.webp\">🛌</i> 但是已经有人加了支持，开了一个 <a href=\"https://github.com/InternLM/lmdeploy/pull/2090\">+12120 -4990 的巨大 PR</a> 还没有合进去，那试试吧？发现用这个 PR 的话 AWQ 可以跑了但是很慢，而且多卡还是会崩溃... 算了算了换别的试试吧\n\n最后试了 MLC，从量化到运行没有遇到任何问题，多显卡推理也是加一个参数没有调其他的就成功了，每个请求 0.43 秒的性能也相当不错。不过发现多加一张 V100 在没有批量的情况下跑张量并行只能提升 13% 的性能，基本上就只能作为一张显存更大的 V100 用... 还是对 Sxm2 的带宽好失望，不过也很够用啦",
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