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2024-08-16 02:25:57 +00:00
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  <title>小桂桂的回忆录 📒</title>
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  <subtitle>「我们所经历的每个平凡的日常，也许就是连续发生的奇迹」</subtitle>
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+    <title>小桂桂的回忆录 📒 #4328</title>
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+    <content>&lt;p&gt;看看 FF14 的天才编剧：&lt;/p&gt;
+&lt;p&gt;计划要潜入帝国基地，怎么潜入呢？当然是穿帝国军队的衣服假装是一般通过士兵，那衣服从哪来呢？在基地门口杀几个把衣服脱拿下来拿回家修 🌚&lt;/p&gt;</content>
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+    <content>&lt;p&gt;我发现，想要买订阅服务的时候点多一下返回或者多点一下取消订阅能省很多钱，因为很多服务会在点返回或者取消订阅的时候给你一个打折价格 &lt;i class="custom-emoji" emoji-src="emoji/6323275213672810256.webp"&gt;😀&lt;/i&gt;&lt;/p&gt;
+&lt;p&gt;我从 2019 年订阅到现在的 Audible 半价会员就是这样来的&lt;/p&gt;</content>
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    <title>小桂桂的回忆录 📒 #4326</title>
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    "text": "syama: 下雨的时候鸟为什么不飞到云上面避雨呢 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323315689444607430.webp\">☁️</i>",
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    "text": "楼下新开了一家米线店，原来直接用廉价建材装修成「很老旧装修的气氛」也能很好看 quq",
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    "text": "<a href=\"##ML\">#ML</a> 今天把 V100 插上了！踩了很多坑\n\n这是我第一次用 Sxm2 接口的计算卡，用了超微的 AOM-Sxm2 扩展板，它需要两个非标 PCIe x16 接口所以买了两根很贵的转接线。计算卡是像 CPU 一样卡到插槽里，拧螺丝固定然后涂硅脂安装散热。因为是给服务器用的散热所以并没有风扇，自己配了两个 120mm 风扇，不知道够不够呢\n\n第一启动的时候上电开机自检到 91 之后 FF 掉电，FF 是 CPU 没有供电的意思，debug 了超级久之后发现换一个 PCIe 口就好了... 为什么呢？因为这个主板是双路板，有两个 CPU，有四个 PCIe x16 每两个连着不同的 CPU... 必须连到同一个 CPU 上才能工作\n\n解决了这个问题之后启动发现识别了 PLX 设备但是没有识别 NVIDIA，发现插卡的顺序和标记是反的，要从 GPU4 开始插\n\n再次启动终于能在 lspci 里面看到 V100 了... 不过驱动还没调好，好累好累 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323396679642907960.webp\">😭</i>",
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    "text": "草 我的 shutdown 打进 llm 里面了",
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    "text": "教 syama 写网页，今天第一次用 navigator.share 分享接口\n\n...然后发现 safari 上不能用，查查发现在 safari 上只有 HTTPS 可以用 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323237375010932266.webp\">😡</i>\n\n...然后发现 Firefox 上不能用，查查发现在 Firefox 上需要用户手动去 about:config 里面开启才能用 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323343426343404864.webp\">❓</i>\n\n实现都写了为什么不默认启用啊 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6320856404055820121.webp\">😨</i>",
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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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    "text": "今天七七在 AquaDX 群里说 AquaDX 的群头像看起来总感觉像是没加载出来的模糊图的样子，怎么办呢？正好昨天是国际猫猫日，让 DALLE 在里面填一些猫吧",
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    "text": "看数一在玩 <a href=\"https://www.puzzle-loop.com/\">Slither Link</a> 我也去试了试，好难 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323267916523374069.webp\">🥺</i> 每日谜题花了 1:42 小时才做出来\n\n（放一个 100 倍速的视频",
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    "text": "<a href=\"##戴上耳机\">#戴上耳机</a>\n神のまにまに！\n\n今天打プロセカ发现的这首歌，好久没有听到这么欢乐治愈的ボカロ曲了 qwq\n\n<a href=\"https://www.youtube.com/watch?v=b2GJcYBoVyg\">原曲MV</a> | <a href=\"https://www.youtube.com/watch?v=cb1s5_U0wd0\">プロセカ 3DMV</a>",
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    "text": "奇妙，我在 VSCode 上连接 SSH 终端，在 SSH 那边打了一个 git push，它弹了一个窗口在本地打开浏览器选择账号登录，然后跳转连接跳转回了 VSCode 过一会 push 成功了... 现在 VSCode 的集成已经这么厉害了吗 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6170139473288890346.webm\">🤩</i>",
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    "text": "<a href=\"##ML\">#ML</a> 之前模型还部署在 menci 学校机器上的时候，发现它有一个很大的问题就是说话人非常不准，比如你找瑞希说话的时候突然初音出来说话了...\n\n前几天决定测一下这个问题，写脚本给每个队伍生成了 200 组测试数据，每条是一个随机的人问另一个人最近过得怎么样（比如”絵名：瑞希你最近怎么样？“）让模型生成下一句，看看回复的人对不对。测试出来发现最高居然只有 70% 正确率，明明是这么基础的对话逻辑...\n\n然而昨天把推理库换从 LMD 换成 MLC 之后，测速的时候偶然发现似乎每一条都是正确的，即使运气好也不应该这样。测一下好了，然后发现 MLC 的回复人准确率到了 98% <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323275213672810256.webp\">😀</i>\n\n第一次知道原来推理库不止影响模型速度，对回复质量影响也这么大",
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    "text": "发现自己做研究的时候，找到一个比较好的方案就不是很有动力再去从零开始尝试其他的方案了，只会去想办法优化这个方案，因为做新的尝试会消耗很多时间精力和计算资源，也不一定会更好... 可是如果不尝试，即使有更好的方案也没办法知道 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323582802050680516.webp\">🛌</i>\n\n<span class=\"spoiler\"><span>也许人类这个集体就是某种分布式的梯度下降算法，每个人都只会从其他人知识库的顶端继续向下走，直到慢慢在某个局部最低点聚合。真的从零开始走少经之路的人没办法获得资源，靠自己也做不到什么吧...\n\n暴论一下，如果我们的现实是某种模拟的话，我大概理解为什么会有人想要模拟一切事物从零发展了。解决梯度下降卡住一个很常用的办法就是模拟很多次，从不同的随机起点重新跑... 也许我们的现实就是随机起点之一吧</span></span> <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/5445083289314401705.tgs\">🪟</i>",
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    "text": "<a href=\"##桂桂今天吃什么\">#桂桂今天吃什么</a> （昨天？\n看到信达超市的鸡皮又有货了就做了烤鸡皮 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6170139473288890346.webm\">🤩</i> $2 够两个人吃两顿好便宜\n\n之前很长一段时间都下架了（x",
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    "text": "今天去 Queer St West 逛逛，好喜欢这条街的气氛，很热闹，到处都是很好看的涂鸦 qwq",
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    "text": "白天困困，躺在床上就不困了 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323315689444607430.webp\">☁️</i>",
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    "text": "起床觅食有被拐角的新叶喵吓到 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323556186138346934.webp\">😢</i>\n\n...以及拍照的时候手机没拿稳拍出了奇妙照片 quq",
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    "text": "<a href=\"##ADHD\">#ADHD</a> 发现自己忘了要干什么的时候就会在命令行里反复打 ll <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6170424195260877091.webm\">🤗</i>",
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    "text": "日语输入法的 romaji 键盘和かな键盘的关系是不是就像中文输入法的拼音键盘和双拼一样 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/5445226814236533679.tgs\">🧐</i>",
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    "text": "写了一个 iOS shortcut 在打开音游的时候自动进入音游模式 qwq",
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    "text": "切肉肉差点切到手了，还好有指甲 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323267916523374069.webp\">🥺</i>",
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    "text": "有点想做一个白嫖互联万物获得无限容量无限冗余的存储方案——网络上很多和存储无关的服务也会存一些元数据，从最简单的比如用户名和简介到推文到游戏存档，即使每个位置都只有很短的长度限制，加起来也是无穷大的。在想能不能做一个框架把自己的数据分成碎片塞进世界的所有角落\n\n而且说不定可以用爬虫自动爬整个互联网的链接树，让 LLM 帮忙找到所有可以塞数据的角落",
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+      <description>&lt;p&gt;我发现，想要买订阅服务的时候点多一下返回或者多点一下取消订阅能省很多钱，因为很多服务会在点返回或者取消订阅的时候给你一个打折价格 &lt;i class="custom-emoji" emoji-src="emoji/6323275213672810256.webp"&gt;😀&lt;/i&gt;&lt;/p&gt;
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