From d322abf91f73e64fa9c17f121af7c6078a79af03 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?UTF-8?q?=E5=BF=83=E5=B9=B3=E6=B0=94=E5=92=8C?= <2394609457@qq.com> Date: Fri, 20 Mar 2026 11:25:05 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?build(=E5=A4=87=E4=BB=BD):=202026=E5=B9=B403?= =?UTF-8?q?=E6=9C=8820=E6=97=A511=E6=97=B625=E5=88=8603=E7=A7=92=E8=87=AA?= =?UTF-8?q?=E5=8A=A8=E5=A4=87=E4=BB=BD?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .obsidian/workspace.json | 89 +++---- .../2602-健康运动/健康运动-周5-练腿训练日志.md | 76 ++++-- .../2603-协同检索/Untitled 1.md | 0 .../2603-协同检索/Untitled 10.md | 0 .../2603-协同检索/Untitled 11.md | 0 .../2603-协同检索/Untitled 9.md | 0 02-领域/信息科技/领域知识地图.md | 1 + 03-资源/信息科技-气象数据模型-对照组实验.md | 2 +- 03-资源/操作说明-工具技巧-Windows命令行zip.md | 2 +- 05-原子化笔记本/Linux-find-文件目录查找.md | 2 +- .../Linux-xargs-标准输入转命令参数.md | 2 +- Untitled 12.md | 76 ------ Untitled 13.md | 27 -- Untitled 2.md | 68 ------ Untitled 22.md | 23 +- Untitled 3.md | 17 -- Untitled 4.md | 231 ------------------ Untitled 5.md | 132 ---------- Untitled 6.md | 82 ------- Untitled 7.md | 28 --- Untitled 8.md | 44 ---- 模板文件/模板-练腿日志.md | 18 +- 22 files changed, 123 insertions(+), 797 deletions(-) rename Untitled 1.md => 01-项目/2603-协同检索/Untitled 1.md (100%) rename Untitled 10.md => 01-项目/2603-协同检索/Untitled 10.md (100%) rename Untitled 11.md => 01-项目/2603-协同检索/Untitled 11.md (100%) rename Untitled 9.md => 01-项目/2603-协同检索/Untitled 9.md (100%) delete mode 100644 Untitled 12.md delete mode 100644 Untitled 13.md delete mode 100644 Untitled 2.md delete mode 100644 Untitled 3.md delete mode 100644 Untitled 4.md delete mode 100644 Untitled 5.md delete mode 100644 Untitled 6.md delete mode 100644 Untitled 7.md delete mode 100644 Untitled 8.md diff --git a/.obsidian/workspace.json b/.obsidian/workspace.json index c094a95..f6956b3 100644 --- a/.obsidian/workspace.json +++ b/.obsidian/workspace.json @@ -6,7 +6,6 @@ { "id": "2d20a118853bc12a", "type": "tabs", - 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→ 腘绳肌力量主项，精力最好时练 - 主打大腿后侧、臀腿衔接与后侧链力量，平衡前后肌力、保护膝盖 -- **哈克深蹲** - → 腿部 “自由卧推”，核心主项，精力最好时练 - 主打股四头肌、臀腿整体力量，适合渐进超负荷、冲重量 -- **倒蹬机** - → 腿部整体充血、大重量泵感，对腰部友好 - 作为哈克之后的辅助复合，巩固腿前侧 + 臀 -- **插片坐姿腿屈伸** - → 孤立股四头肌，强化大腿前侧线条、收感极致 - 纯孤立、找发力感，不耗核心 -- **俯卧腿弯举** - → 孤立腘绳肌（大腿后侧），前后均衡、保护膝盖 - 后侧收尾，让腿部更完整、体态更稳 +- **哈克深蹲（12 次）** + → 腿部力量主项，精力最充沛时优先练 + 主打股四头肌、臀大肌，整体腿部围度与基础力量，最适合稳定渐进超负荷 +- **倒蹬机（12 次）** + → 哈克深蹲后的第二复合主项，对腰部压力低 + 主打腿部整体充血、泵感强烈，巩固股四头肌与臀部，大重量安全友好 +- **插片坐姿腿屈伸（18 次）** + → 股四头肌极致孤立塑形动作 + 主打大腿前侧线条、收缩感，强化股四头肌细节，不消耗核心与腰部 +- **俯卧腿弯举（18 次）** + → 大腿后侧（腘绳肌）孤立塑形主项 + 均衡前后侧肌力，保护膝盖，让腿部比例更完整、体态更稳定 +- **髋外展（18 次，lb）** + → 臀部侧面核心塑形动作 + 主打臀中肌、臀上部，改善假胯宽、提升臀侧饱满度，稳定骨盆与腿型 +- **髋内收（18 次，lb）** + → 大腿内侧精细化塑形动作 + 收紧大腿内侧线条、美化腿缝，作为辅助细节补充，对臀部刺激较小 +- **坐姿卷腹（18 次）** + → 腹部核心负重塑形动作 + 主打腹直肌收缩，强化腹部紧致度与厚度，稳定核心、提升整体体态支撑 ## 训练日志 @@ -77,17 +83,39 @@ 时间：[__2026/03/18______] 时间点： -- 5:40 出发 +- 5:35 出发 训练容量(项目-组数-重量) 力量8~12次、塑形15~18次 -| 项目 | 组 1 | 组 2 | 组 3 | 组 4 | -| --------- | --- | --- | --- | --- | -| 罗马尼亚硬拉12 | 5 | | | | -| 哈克深蹲12 | 10 | | | | -| 倒蹬机12 | 25 | | | | -| 插片坐姿腿屈伸18 | 15 | | | | -| 俯卧腿弯举18 | 40 | | | | +| 项目 | 组 1 | 组 2 | 组 3 | 组 4 | +| ----------- | --- | ---- | ---- | ---- | +| 哈克深蹲12 | 10 | 12.5 | 12.5 | 12.5 | +| 倒蹬机12 | 25 | 27.5 | 30 | 32.5 | +| 插片坐姿腿屈伸18 | 10 | 12.5 | 12.5 | 12.5 | +| 俯卧腿弯举18 | 40 | 45 | 50 | 50 | +| 髋外展18(单位lb) | 80 | 100 | 100 | 100 | +| 坐姿卷腹18 | 10 | 15 | 20 | 22.5 | + +--- + +时间：[__2026/03/27______] + +时间点： +- 5:40 出发 + +训练容量(项目-组数-重量) 力量8~12次、塑形15~18次 +热身组为第一组 50%，第一组基准为上一周最大-2.5，每组递增 2.5 +x、x + 2.5、x + 5、x + 2.5 + +| 项目/次数 | 组 1 | 组 2 | 组 3 | 组 4 | +| ----------- | --- | --- | --- | --- | +| 哈克深蹲12 | 10 | | | | +| 倒蹬机12 | 30 | | | | +| 插片坐姿腿屈伸18 | 10 | | | | +| 俯卧腿弯举18 | 45 | | | | +| 髋外展18(单位lb) | 100 | | | | +| 髋内收18(单位lb) | | | | | +| 坐姿卷腹18 | 20 | | | | 倒蹬机测试组：[________] kg x [________] @@ -99,8 +127,6 @@ --- - - --- ## 器材说明 diff --git a/Untitled 1.md b/01-项目/2603-协同检索/Untitled 1.md similarity index 100% rename from Untitled 1.md rename to 01-项目/2603-协同检索/Untitled 1.md diff --git a/Untitled 10.md b/01-项目/2603-协同检索/Untitled 10.md similarity index 100% rename from Untitled 10.md rename to 01-项目/2603-协同检索/Untitled 10.md diff --git a/Untitled 11.md b/01-项目/2603-协同检索/Untitled 11.md similarity index 100% rename from Untitled 11.md rename to 01-项目/2603-协同检索/Untitled 11.md diff --git a/Untitled 9.md b/01-项目/2603-协同检索/Untitled 9.md similarity index 100% rename from Untitled 9.md rename to 01-项目/2603-协同检索/Untitled 9.md diff --git a/02-领域/信息科技/领域知识地图.md b/02-领域/信息科技/领域知识地图.md index 69bd986..ef317ba 100644 --- a/02-领域/信息科技/领域知识地图.md +++ b/02-领域/信息科技/领域知识地图.md @@ -15,6 +15,7 @@ from #领域/信息科技 where !contains(this.file.outlinks, file.link) and file.link != this.file.link and file.name != "觉察知识-标签配置" +and file.name != this.file.name and file.mtime < date(now) - dur("1s") ``` diff --git a/03-资源/信息科技-气象数据模型-对照组实验.md b/03-资源/信息科技-气象数据模型-对照组实验.md index 5a3e040..ece505c 100644 --- a/03-资源/信息科技-气象数据模型-对照组实验.md +++ b/03-资源/信息科技-气象数据模型-对照组实验.md @@ -1,7 +1,7 @@ --- -#复盘/4 +#复盘/5 ## 一句话描述 diff --git a/03-资源/操作说明-工具技巧-Windows命令行zip.md b/03-资源/操作说明-工具技巧-Windows命令行zip.md index a4b1266..dc87608 100644 --- a/03-资源/操作说明-工具技巧-Windows命令行zip.md +++ b/03-资源/操作说明-工具技巧-Windows命令行zip.md @@ -2,7 +2,7 @@ --- #领域/工具技巧 #资源/操作说明 -#复盘/4 +#复盘/5 ## 一句话描述 diff --git a/05-原子化笔记本/Linux-find-文件目录查找.md b/05-原子化笔记本/Linux-find-文件目录查找.md index 316218d..9ab2b64 100644 --- a/05-原子化笔记本/Linux-find-文件目录查找.md +++ b/05-原子化笔记本/Linux-find-文件目录查找.md @@ -2,7 +2,7 @@ --- #领域/Linux -#复盘/4 +#复盘/5 ## 一句话描述 diff --git a/05-原子化笔记本/Linux-xargs-标准输入转命令参数.md b/05-原子化笔记本/Linux-xargs-标准输入转命令参数.md index 311b23c..4de7e37 100644 --- a/05-原子化笔记本/Linux-xargs-标准输入转命令参数.md +++ b/05-原子化笔记本/Linux-xargs-标准输入转命令参数.md @@ -2,7 +2,7 @@ --- #领域/Linux -#复盘/4 +#复盘/5 ## 一句话描述 diff --git a/Untitled 12.md b/Untitled 12.md deleted file mode 100644 index dba30a5..0000000 --- a/Untitled 12.md +++ /dev/null @@ -1,76 +0,0 @@ - ---- -#领域/未知 - -#复盘/0 #临时/备忘 #状态/待处理 - -20260315-备忘-主题名-文件内容 - -## 一句话描述 - -[________] - ---- - - - -后退 - -step_list = [ - [80, 100, 80, 80], - [70, 90, 80, 90], - [60, 80, 80, 100], - [70, 90, 70, 90], - [80, 100, 60, 80], -] - - - - - - -step_list = [ - [80, 80, 80, 80], - [80, 90, 70, 80], - [80, 100, 60, 80], - [80, 110, 50, 80], - [80, 120, 40, 80], - [80, 110, 50, 80], - [80, 100, 60, 80], - [80, 90, 70, 80], - - - [70, 80, 80, 90], - [60, 80, 80, 100], - [50, 80, 80, 110], - [40, 80, 80, 120], - [50, 80, 80, 110], - [60, 80, 80, 100], - [70, 80, 80, 90], - - - - - -] - - - - - -```python -step_list = [ - [80, 80, 80, 80], - [80, 110, 40, 80], -[80, 80, 80, 80], -[60, 80, 80, 130], -] - - - -test([ - [80, 80, 80, 80], - -]) - -``` \ No newline at end of file diff --git a/Untitled 13.md b/Untitled 13.md deleted file mode 100644 index aa94a9f..0000000 --- a/Untitled 13.md +++ /dev/null @@ -1,27 +0,0 @@ - ---- -#领域/未知 - -#复盘/0 #临时/备忘 #状态/待处理 - -20260315-备忘-主题名-文件内容 - -## 一句话描述 - -[________] - ---- - - -泡沫轴 放到胸廓上，吸气吸满，揉，背手悬空，吸气维持住去滚，滚两组 -泡沫轴，墙上，掌心面朝自己，滚小臂，2到3组 -趴下，海豹拉伸前侧，可以加一点旋转，不要松气，多吸气，腹肌主动对抗 - -两组热身激活 - -上胸，向心， - - - -夹胸手伸直 夹胸发力感 - diff --git a/Untitled 2.md b/Untitled 2.md deleted file mode 100644 index 2d4f073..0000000 --- a/Untitled 2.md +++ /dev/null @@ -1,68 +0,0 @@ - ---- -#领域/未知 - -#复盘/0 #临时/备忘 #状态/待处理 - -20260311-备忘-主题名-文件内容 - -## 一句话描述 - -[________] - ---- - - -```python -            // --- 初始准备 --- - -            // 所有腿伸到最前或最后位置 - -            servo1_.SetAngle(30.0f); - -            servo2_.SetAngle(130.0f); - -            servo3_.SetAngle(130.0f); - -            servo4_.SetAngle(60.0f); - -            vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(100)); - - - -            servo1_.SetAngle(10.0f); - -            servo2_.SetAngle(130.0f); - -            servo3_.SetAngle(130.0f); - -            servo4_.SetAngle(80.0f); - -            vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(100)); - - - -            servo1_.SetAngle(30.0f); - -            servo2_.SetAngle(170.0f); - -            servo3_.SetAngle(90.0f); - -            servo4_.SetAngle(80.0f); - -            vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(100)); - -        // --- 初始准备 --- -        // 所有腿伸到最前或最后位置 - -        servo1_.SetAngle(30.0f); - -        servo2_.SetAngle(130.0f); - -        servo3_.SetAngle(130.0f); - -        servo4_.SetAngle(60.0f); - -        vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(100)); - -``` \ No newline at end of file diff --git a/Untitled 22.md b/Untitled 22.md index 2e8f745..e190177 100644 --- a/Untitled 22.md +++ b/Untitled 22.md @@ -11,4 +11,25 @@ [________] --- -![[Pasted image 20260319135010.png]] \ No newline at end of file +![[Pasted image 20260319135010.png]] + + + + + +脚本自动安装 + +密钥停住 + +查看8002端口页面-参数密钥 + +输入密钥（或随便输入，改web参数密钥） + +修改服务地址 +修改websocket 8000端口 wss://xxx/xiaozhi/v1/ +修改ota 8002 端口 https://xxx/xiaozhi/ota/ + +esp32 断网，进入配网，高级选项输入ota + + + diff --git a/Untitled 3.md b/Untitled 3.md deleted file mode 100644 index d11ea61..0000000 --- a/Untitled 3.md +++ /dev/null @@ -1,17 +0,0 @@ - ---- -#领域/未知 - -#复盘/0 #临时/备忘 #状态/待处理 - -20260311-备忘-主题名-文件内容 - -## 一句话描述 - -[________] - ---- -推荐 3 个 “开箱即用” 的模型（个人知识库首选）： -Llama3-8B-Instruct-GGUF（4bit）：通用能力强，上下文理解好，适合各类自然语言文档； -Qwen-7B-Chat-GPTQ（4bit）：中文支持极佳，适合中文书籍 / 教程； -CodeLlama-7B-Instruct-GGUF（4bit）：适合技术文档 / 代码类知识库。 \ No newline at end of file diff --git a/Untitled 4.md b/Untitled 4.md deleted file mode 100644 index a1c2c97..0000000 --- a/Untitled 4.md +++ /dev/null @@ -1,231 +0,0 @@ - ---- -#领域/未知 - -#复盘/0 #临时/备忘 #状态/待处理 - -20260311-备忘-主题名-文件内容 - -## 一句话描述 - -[________] - ---- -你想知道如何给模型做蒸馏和量化，这是把大模型适配到个人电脑 / 低算力环境的核心操作 —— 对个人知识库场景来说，**量化是必做的（直接降低算力需求），蒸馏可按需选择（进一步优化场景适配性）**。我会用最通俗的步骤，教你用开源工具完成这两个操作，全程避开复杂的底层代码，聚焦 “能直接落地的实操流程”。 - -### 核心前提 - -先明确两个概念的定位（避免混淆）： - -表格 - -|操作|核心目的|算力要求|对个人的价值| -|---|---|---|---| -|**量化（Quantization）**|把模型参数从 32 位浮点数压缩成 4/8 位整数，降低内存 / 显存占用（如 7B 模型从 13G 显存降到 3-5G）|极低（普通电脑就能做）|✅ 必做：让 7B 模型能在笔记本上运行| -|**蒸馏（Distillation）**|把大模型（如 70B）的知识 “迁移” 到小模型（如 7B），让小模型更适配特定场景（如你的文档）|中等（需少量 GPU 算力，或用云平台）|❌ 可选：仅当通用 7B 模型处理你的文档效果差时做| - ---- - -## 一、量化（核心操作）：把 7B 模型压缩到个人电脑能跑 - -### 工具选择（个人首选） - -- **GGUF 格式量化**：最适合个人本地运行（支持 CPU/GPU 混合推理），工具用 `llama.cpp`（跨平台，Windows/Mac/Linux 都能用）； -- **GPTQ/AWQ 量化**：适合有 GPU 的场景（推理速度更快），工具用 `AutoGPTQ`/`AWQ`（基于 Hugging Face）。 - -### 实操步骤（以 GGUF 为例，最易上手） - -#### 步骤 1：准备环境 - -bash - -运行 - -``` -# 1. 安装Python（3.9+）和git -# 2. 克隆llama.cpp仓库 -git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git -cd llama.cpp -# 3. 安装依赖 -pip install -r requirements.txt -# 4. 编译（Windows用Visual Studio，Mac/Linux直接编译） -make -``` - -#### 步骤 2：下载原始 7B 模型（选社区开源模型） - -- 从 Hugging Face 下载基础模型（如 Llama3-8B-Instruct、Qwen-7B-Chat）； -- 推荐地址： - - - Llama3-8B-Instruct：[https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct](https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct) - - Qwen-7B-Chat：[https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-Chat](https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-Chat) - - -#### 步骤 3：转换并量化模型（关键一步） - -bash - -运行 - -``` -# 1. 把原始模型转换为llama.cpp支持的格式 -python convert.py /path/to/your/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct --outtype f16 --outfile ./models/llama3-8b-f16.gguf - -# 2. 量化为4bit（个人最优选择，平衡速度和效果） -./quantize ./models/llama3-8b-f16.gguf ./models/llama3-8b-q4_0.gguf q4_0 -``` - -- 关键参数说明： - - - `q4_0`：4bit 量化（推荐），显存占用≈4G； - - `q8_0`：8bit 量化，显存占用≈8G（效果更好，适合有 16G 内存的电脑）； - - `q2_k`：2bit 量化（极限压缩，效果略降，适合低配电脑）。 - - -#### 步骤 4：测试运行量化后的模型 - -bash - -运行 - -``` -# 运行交互式问答，验证模型是否能正常工作 -./main -m ./models/llama3-8b-q4_0.gguf -c 4096 --color -i -r "User:" -f prompts/chat-with-bob.txt -``` - -- 输入你的问题（如 “基于参考文档回答 xxx”），验证模型是否能正常响应，且内存 / 显存占用在个人电脑承受范围内。 - -### 简化方案（不用自己量化） - -如果不想手动操作，直接下载社区已量化好的 GGUF 模型： - -- 地址：[https://huggingface.co/TheBloke](https://huggingface.co/TheBloke)（搜索 “Llama3-8B-Instruct-GGUF”“Qwen-7B-Chat-GGUF”）； -- 选择 “q4_0” 或 “q8_0” 版本，直接下载就能用，跳过步骤 2-3。 - ---- - -## 二、蒸馏（可选操作）：让 7B 模型更适配你的文档 - -仅当通用 7B 模型处理你的文档时 “答非所问”“漏关键信息” 时做，核心是用你的文档数据 “微调” 小模型。 - -### 工具选择 - -- 轻量蒸馏：`LoRA + Hugging Face Trainer`（低算力，仅训练模型的部分参数）； -- 全量蒸馏：`Model Distillation`（高算力，不推荐个人做）。 - -### 实操步骤（轻量蒸馏，适配你的文档） - -#### 步骤 1：准备你的文档数据 - -把你的 n 个文档整理成 “问答对” 格式（JSONL），示例： - -jsonl - -``` -{"input": "摄影中的黄金曝光三角指什么？", "output": "黄金曝光三角指光圈、快门速度、ISO感光度，参考文档中提到：光圈控制进光量，快门控制曝光时间，ISO控制感光灵敏度。"} -{"input": "如何设置人像摄影的光圈参数？", "output": "人像摄影推荐光圈f/2.8-f/5.6，参考文档第3章提到：大光圈（f/2.8）能虚化背景，突出主体。"} -``` - -- 只需准备 50-200 条这样的问答对（越多效果越好，但个人场景 50 条足够）。 - -#### 步骤 2：安装依赖 - -bash - -运行 - -``` -pip install transformers peft accelerate datasets bitsandbytes -``` - -#### 步骤 3：运行轻量蒸馏（LoRA） - -python - -运行 - -``` -from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TrainingArguments -from peft import LoraConfig, get_peft_model -from trl import SFTTrainer - -# 1. 加载基础模型和tokenizer -model_name = "Qwen/Qwen-7B-Chat" -model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( - model_name, - load_in_4bit=True, # 用4bit加载，降低显存占用 - device_map="auto" -) -tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) - -# 2. 配置LoRA（仅训练少量参数） -lora_config = LoraConfig( - r=8, # 低秩矩阵维度，越小算力越低 - lora_alpha=32, - target_modules=["q_proj", "v_proj"], # 仅训练Attention相关层 - lora_dropout=0.05, - bias="none", - task_type="CAUSAL_LM" -) -model = get_peft_model(model, lora_config) - -# 3. 加载你的问答数据 -from datasets import load_dataset -dataset = load_dataset("json", data_files="your_data.jsonl") - -# 4. 配置训练参数（个人电脑也能跑） -training_args = TrainingArguments( - per_device_train_batch_size=1, # 批次大小，1适合低配电脑 - gradient_accumulation_steps=4, - max_steps=100, # 训练步数，100足够个人场景 - learning_rate=2e-4, - fp16=True, - logging_steps=10, - output_dir="./distilled_model", - optim="paged_adamw_8bit" -) - -# 5. 开始训练（蒸馏） -trainer = SFTTrainer( - model=model, - train_dataset=dataset["train"], - tokenizer=tokenizer, - args=training_args, - max_seq_length=1024 -) -trainer.train() - -# 6. 保存蒸馏后的模型 -model.save_pretrained("./distilled_model_lora") -``` - -#### 步骤 4：合并并量化蒸馏后的模型 - -把 LoRA 权重合并到基础模型，再按 “量化步骤” 压缩，就能得到适配你文档的轻量化模型。 - ---- - -## 三、关键注意事项（个人避坑指南） - -1. **量化优先级**：优先用社区已量化好的模型（TheBloke），自己量化仅当社区没有适配模型时做； -2. **算力要求**： - - - 量化：无 GPU 也能做（CPU 慢但能跑），16G 内存足够； - - 蒸馏：建议用云平台（如 Colab 免费 GPU、阿里云按需付费 GPU），避免占用个人电脑资源； - -3. **效果验证**：量化后的模型效果损失极小（4bit 量化仅损失 5% 左右），完全满足个人知识库场景； -4. **模型格式选择**： - - - 仅 CPU 运行：选 GGUF 格式； - - 有 NVIDIA GPU：选 GPTQ/AWQ 格式（推理速度快 2-3 倍）。 - - ---- - -### 总结 - -1. **量化（必做）**：用`llama.cpp`把 7B 模型转为 GGUF 格式（4bit），普通笔记本就能运行，优先下载社区已量化的模型，无需自己操作； -2. **蒸馏（可选）**：仅当通用模型效果差时，用 LoRA 轻量蒸馏（50-200 条问答对），借助云 GPU 完成，成本极低； -3. **核心目标**：量化解决 “能运行” 的问题，蒸馏解决 “适配你的文档” 的问题，个人场景优先做好量化即可。 - -如果需要，我可以给你一份 “一键量化 + 运行” 的批处理脚本（Windows）/shell 脚本（Mac/Linux），你只需替换模型路径，双击就能完成量化和测试，不用手动敲命令。 \ No newline at end of file diff --git a/Untitled 5.md b/Untitled 5.md deleted file mode 100644 index adf3893..0000000 --- a/Untitled 5.md +++ /dev/null @@ -1,132 +0,0 @@ - ---- -#领域/未知 - -#复盘/0 #临时/备忘 #状态/待处理 - -20260311-备忘-主题名-文件内容 - -## 一句话描述 - -[________] - ---- - - - -```bash -# 新建并进入项目文件夹 -mkdir LLM-KnowledgeBase && cd LLM-KnowledgeBase - -# 克隆llama.cpp仓库 -git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git -cd llama.cpp - -# 安装依赖 -pip install -r requirements.txt -# 编译（Windows自动用Visual Studio编译，等待1-2分钟） -make -``` - - -``` -apt update && apt install build-essential -``` - - -#### 1. 先安装 CMake（如果未安装） - -在你的 Debian/Ubuntu 环境下执行： - -bash - -运行 - -``` -apt update && apt install cmake -``` - -#### 2. 标准 CMake 构建流程 - -在 `llama.cpp` 目录下，按顺序执行以下命令： - -bash - -运行 - -``` -# 1. 创建并进入构建目录 -mkdir -p build && cd build - -# 2. 生成构建文件（启用所有可用功能） -cmake .. -DLLAMA_ALL_WARNINGS=ON -DLLAMA_BUILD_TESTS=OFF -DLLAMA_BUILD_EXAMPLES=ON - -# 3. 编译（-j 后面跟 CPU 核心数，比如 -j4 用4核加速） -make -j4 -``` - - -### 🔍 问题原因 - -从截图可以看到，`llama.cpp` 新版本里，**主程序文件名已经从 `main` 改成了 `llama-simple` 或 `llama-cli`**，所以执行 `./main` 会提示 `no such file or directory`。 - ---- - -### 🛠️ 解决方案：用正确的可执行文件名 - -#### 方案 1：使用 `llama-simple`（推荐，轻量问答） - -bash - -运行 - -``` -./llama-simple -m ../../models/llama-3-8b-instruct-q4_0.gguf -c 2048 --color -i -p " -【参考文档】 -这里放入你的本地文档内容 - -【用户问题】 -这里放入你的具体问题 - -【回答要求】 -仅基于参考文档回答，不使用外部知识。 -" -``` - -#### 方案 2：使用 `llama-cli`（功能更全） - -bash - -运行 - -``` -./llama-cli -m ../../models/llama-3-8b-instruct-q4_0.gguf -c 2048 --color -i -p "你的提示词" -``` - -#### 方案 3：使用 `llama-simple-chat`（对话模式更友好） - -bash - -运行 - -``` -./llama-simple-chat -m ../../models/llama-3-8b-instruct-q4_0.gguf -c 2048 -``` - -这个命令会直接进入交互式对话模式，不需要 `-p` 参数，输入问题即可。 - ---- - -### 💡 关键说明 - -- 新版本 `llama.cpp` 对工具做了重命名，`main` 被拆分成了更细分的工具： - - - `llama-simple`：基础问答 - - `llama-cli`：完整命令行接口 - - `llama-simple-chat`：对话模式 - -- 所有工具的核心参数（`-m`、`-c`、`--color` 等）用法和之前完全一致，只是文件名变了。 - -现在用 `./llama-simple` 或 `./llama-cli` 就能正常运行模型了！ - -需要我帮你把之前的 Python 脚本也更新成新的可执行文件名吗？这样就能无缝适配新版本。 diff --git a/Untitled 6.md b/Untitled 6.md deleted file mode 100644 index db03450..0000000 --- a/Untitled 6.md +++ /dev/null @@ -1,82 +0,0 @@ - ---- -#领域/未知 - -#复盘/0 #临时/备忘 #状态/待处理 - -20260313-备忘-主题名-文件内容 - -## 一句话描述 - -[________] - ---- -```C -void InitializeServo() - -    { - -        ESP_LOGI(TAG, "=== 四足机器人向前走三步 ==="); - -        // 循环3次执行前进步态 - -        for (int step = 0; step < 5; step++) - -        { - -            // --- 初始准备 --- - -            // 所有腿伸到最前或最后位置 - -            servo1_.SetAngle(30.0f); - -            servo2_.SetAngle(130.0f); - -            servo3_.SetAngle(130.0f); - -            servo4_.SetAngle(60.0f); - -            vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(100)); - - - -            servo1_.SetAngle(10.0f); - -            servo2_.SetAngle(130.0f); - -            servo3_.SetAngle(130.0f); - -            servo4_.SetAngle(80.0f); - -            vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(100)); - - - -            servo1_.SetAngle(30.0f); - -            servo2_.SetAngle(170.0f); - -            servo3_.SetAngle(90.0f); - -            servo4_.SetAngle(80.0f); - -            vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(100)); - -        } - -        // --- 初始准备 --- - -        // 所有腿伸到最前或最后位置 - -        servo1_.SetAngle(30.0f); - -        servo2_.SetAngle(130.0f); - -        servo3_.SetAngle(130.0f); - -        servo4_.SetAngle(60.0f); - -        vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(100)); - -    } -``` \ No newline at end of file diff --git a/Untitled 7.md b/Untitled 7.md deleted file mode 100644 index c1c5c40..0000000 --- a/Untitled 7.md +++ /dev/null @@ -1,28 +0,0 @@ - ---- -#领域/未知 - -#复盘/0 #临时/备忘 #状态/待处理 - -20260313-备忘-主题名-文件内容 - -## 一句话描述 - -[________] - ---- -除了正常的社交沟通，你也是一个硬件控制助手，能识别以下指令： - 1. 前进：提取步数(1~30步),例如"前进1步"-> id:1,action:forward,value:1 - 2. 后退：提取步数(1~30步),例如"后退1步"-> id:2,action:backward,value:1 - 3. 左转：例如"左转"-> id:3,action:turnleft,value:1,左转是value为1 - 4. 右转：例如"右转"-> id:4,action:turnright,value:1,右转是value为1 - - 非以上指令返回：id:0,action:none, value:0，且不追加入最终指令组。 - id为指令序号，随着指令递增1，且值不重复 - - 用户输入：xxx - 请解析用户输入的内容，解析出指令组，注意保持指令的顺序。 - 仅返回JSON格式结果，不要加其他内容。 - -如果是正常对话，你需要在句子前增加“对话：”前缀 -如果是指令，你需要增加“指令: "前缀 \ No newline at end of file diff --git a/Untitled 8.md b/Untitled 8.md deleted file mode 100644 index 3aa7ed9..0000000 --- a/Untitled 8.md +++ /dev/null @@ -1,44 +0,0 @@ - ---- -#领域/未知 - -#复盘/0 #临时/备忘 #状态/待处理 - -20260313-备忘-主题名-文件内容 - -## 一句话描述 - -[________] - ---- -你是一个硬件控制助手，仅处理以下指定指令，其余内容按正常社交沟通处理。 -一、支持的指令列表 -前进：提取步数（1~30 步） -例：前进 1 步 → {"id": 序号，"action":"forward","value":1} -后退：提取步数（1~30 步） -例：后退 1 步 → {"id": 序号，"action":"backward","value":1} -左转：无需步数 -例：左转 → {"id": 序号，"action":"turnleft","value":1} -右转：无需步数 -例：右转 → {"id": 序号，"action":"turnright","value":1} -挥动左手：提取挥动次数 -例：挥动左手 3 次 → {"id": 序号，"action":"waveleft","value":3} -挥动右手：提取挥动次数 -例：挥动右手 2 次 → {"id": 序号，"action":"waveright","value":2} -趴下：无需参数 -例：趴下 → {"id": 序号，"action":"liedown","value":0} -站起来：无需参数 -例：站起来 → {"id": 序号，"action":"standup","value":0} -二、核心规则（重点） -id：从 1 开始，每条有效指令递增 1，不重复。 -非上述指令：返回 {"id":0,"action":"none","value":0}，不加入最终指令组。 -按用户输入顺序解析指令。 -输出格式（关键）： -正常对话：前缀为 对话： + 对话内容 -有效指令：每一条 JSON 指令单独一行，且每行开头必须加前缀「指令：」，示例： -指令：{"id":1,"action":"waveleft","value":3} -指令：{"id":2,"action":"waveright","value":2} -指令：{"id":3,"action":"liedown","value":0} -指令：{"id":4,"action":"standup","value":0} -用户输入：xxx -请严格按上述规则解析并输出，确保每条指令 JSON 前都有「指令：」前缀，且每次仅解析用户输入的一句话。 \ No newline at end of file diff --git a/模板文件/模板-练腿日志.md b/模板文件/模板-练腿日志.md index c987cc7..886db1f 100644 --- a/模板文件/模板-练腿日志.md +++ b/模板文件/模板-练腿日志.md @@ -5,14 +5,18 @@ - 5:40 出发 训练容量(项目-组数-重量) 力量8~12次、塑形15~18次 +热身组为第一组 50%，第一组基准为上一周最大-2.5，每组递增 2.5 +x、x + 2.5、x + 5、x + 2.5 -| 项目/次数 | 组 1 | 组 2 | 组 3 | 组 4 | -| --------- | --- | --- | --- | --- | -| 罗马尼亚硬拉12 | | | | | -| 哈克深蹲12 | | | | | -| 倒蹬机12 | | | | | -| 插片坐姿腿屈伸18 | | | | | -| 俯卧腿弯举18 | | | | | +| 项目/次数 | 组 1 | 组 2 | 组 3 | 组 4 | +| ----------- | --- | --- | --- | --- | +| 哈克深蹲12 | | | | | +| 倒蹬机12 | | | | | +| 插片坐姿腿屈伸18 | | | | | +| 俯卧腿弯举18 | | | | | +| 髋外展18(单位lb) | | | | | +| 髋内收18 | | | | | +| 坐姿卷腹18 | | | | | 倒蹬机测试组：[________] kg x [________]