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简介
MathBlackBox是一个深度学习模型，旨在探索数学问题解决的黑箱方法。它使用VLLM或其他OpenAI兼容的方法，通过Huggingface工具包和OpenAI进行推理，支持在Slurm环境下运行，并能够处理多种数据集。该项目目前处于早期阶段，需要充分测试后才能部署到实际产品中。
截图
产品特色
使用Slurm或非Slurm环境创建OpenAI兼容的服务器
支持多种数据集，通过DATA_DIR_NAME参数选择
使用run_olympics.py运行所有数据集
run_with_earlystopping.py支持早期停止机制
服务器和客户端环境配置指南
提供详细的使用说明和注意事项
使用教程
1. 确保环境中安装有VLLM或其他OpenAI兼容方法。
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2. 安装Huggingface工具包和OpenAI库以进行推理。
3. 根据是否使用Slurm环境，配置服务器环境。
4. 准备数据集，并设置DATA_DIR_NAME参数。
5. 使用run_olympics.py运行数据集进行模型训练。
6. 根据需要，使用run_with_earlystopping.py应用早期停止机制。
7. 监控模型训练过程，并根据输出调整参数。
流量来源
| 直接访问 | 51.61% | 外链引荐 | 33.46% | 邮件 | 0.04% |
| 自然搜索 | 12.58% | 社交媒体 | 2.19% | 展示广告 | 0.11% |
最新流量情况
月访问量
4.92m
平均访问时长
393.01
每次访问页数
6.11
跳出率
36.20%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
19.34%
中国
13.25%
印度
9.32%
俄罗斯
4.28%
德国
3.63%
地理流量分布全球图
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