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git pull 批量更新多个仓库

这个命令用于从远程仓库获取最新代码并合并到当前分支。-C 选项允许你在指定的目录中运行 git 命令,而不需要先切换到那个目录。

create-python-server
create-typescript-server
docs
inspector
python-sdk
quickstart-resources
servers
specification
typescript-sdk

在 MLX 上使用 LoRA / QLoRA 微调 Text2SQL(三):分享微调后的模型到 HuggingFace Hub

pip install mlx-lm
  1. 加入 MLX Community 组织
  1. 在 MLX Community 组织中创建一个新的模型 mlx-community/Mistral-7B-v0.1-LoRA-Text2SQL
  1. 克隆仓库 mlx-community/Mistral-7B-v0.1-LoRA-Text2SQL
git clone https://huggingface.co/mlx-community/Mistral-7B-v0.1-LoRA-Text2SQL
  1. 将生成的模型文件(lora_fused_model 目录下的所有文件)复制到仓库目录下
  1. 上传模型到 HuggingFace Hub
git add .
git commit -m "Fine tuning Text2SQL based on Mistral-7B using LoRA on MLX" 
git push
  1. 不能 push

错误信息:

git 配置代理

我使用 v2ray 科学上网,并且已经开启了全局模式,所有网络连接都应该通过 v2ray 的代理服务器。但我使用 git 命令行应用发现不能连接 GitHub,但 GitHub Desktop 可以正常使用。

git clone https://github.com/wang-junjian/chatbox
Cloning into 'chatbox'...
fatal: unable to access 'https://github.com/wang-junjian/chatbox/': Failed to connect to github.com port 443 after 75011 ms: Couldn't connect to server

在这种情况下,你需要手动为 git 设置代理。

git config --global http.proxy 'socks5://127.0.0.1:1080'
git config --global https.proxy 'socks5://127.0.0.1:1080'

这些命令将 git 的 HTTP 和 HTTPS 代理设置为 socks5://127.0.0.1:1080。你需要将 1080 替换为你的 v2ray 服务的端口。

Copilot for CLI

Copilot for CLI

  • 升级
brew upgrade gh
  • 登录
gh auth login
? What account do you want to log into? GitHub.com
? What is your preferred protocol for Git operations on this host? HTTPS
? Authenticate Git with your GitHub credentials? Yes
? How would you like to authenticate GitHub CLI? Login with a web browser

! First copy your one-time code: EA2E-F864
Press Enter to open github.com in your browser... 
✓ Authentication complete.

查看登录状态 gh auth status github.com ✓ Logged in to github.

GaiaGPU: 在容器云中共享GPU

容器技术由于其轻量级和可伸缩的优势而被广泛使用。GPU也因为其强大的并行计算能力被用于应用程序加速。在云计算环境下,容器可能需要一块或者多块GPU计算卡来满足应程序的资源需求,但另一方面,容器独占GPU计算卡常常会带来资源利用率低的问题。因此,对于云计算资源提供商而言,如何解决在多个容器之间共享GPU计算卡是一个很有吸引力的问题。本文中我们提出了一种称为GaiaGPU的方法,用于在容器间共享GPU存储和GPU的计算资源。GaiaGPU会将物理GPU计算卡分割为多个虚拟GPU并且将虚拟GPU按需分配给容器。同时我们采用了弹性资源分配和动态资源分配的方法来提高资源利用率。实验结果表明GaiaGPU平均仅带来1.015%的性能损耗并且能够高效的为容器分配和隔离GPU资源。

部署指标的服务

kubectl apply -f  gpu-manager-svc.yaml
kubectl apply -f gpu-quota.yaml

打开一个新的终端,获取 GPU 指标数据的统计。 curl http://127.0.0.