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git clone https://github.com/jingyaogong/minimind.git

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pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

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git clone https://huggingface.co/jingyaogong/MiniMind2

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# load=0: load from pytorch model, load=1: load from transformers-hf model
python eval_model.py --load 1 --model_mode 2

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# 可能需要`python>=3.10` 安装 `pip install streamlit`
# cd scripts
streamlit run web_demo.py

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# ollama
ollama run jingyaogong/minimind2
# vllm
vllm serve ./MiniMind2/ --served-model-name "minimind"

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pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

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python train_pretrain.py

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python train_full_sft.py

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python eval_model.py --model_mode 1 # 默认为0：测试pretrain模型效果，设置为1：测试full_sft模型效果

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torchrun --nproc_per_node N train_xxx.py

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{"text": "如何才能摆脱拖延症？ 治愈拖延症并不容易，但以下建议可能有所帮助..."}

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{
    "conversations": [
        {"role": "user", "content": "你好"},
        {"role": "assistant", "content": "你好！"},
        {"role": "user", "content": "再见"},
        {"role": "assistant", "content": "再见！"}
    ]
}

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{
  "chosen": [
    {"content": "Q", "role": "user"}, 
    {"content": "good answer", "role": "assistant"}
  ], 
  "rejected": [
    {"content": "Q", "role": "user"}, 
    {"content": "bad answer", "role": "assistant"}
  ]
}

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./dataset/
├── dpo.jsonl (909MB)
├── lora_identity.jsonl (22.8KB)
├── lora_medical.jsonl (34MB)
├── pretrain_hq.jsonl (1.6GB, ✨)
├── r1_mix_1024.jsonl (340MB)
├── sft_1024.jsonl (5.6GB)
├── sft_2048.jsonl (9GB)
├── sft_512.jsonl (7.5GB)
├── sft_mini_512.jsonl (1.2GB, ✨)
└── tokenizer_train.jsonl (1GB)

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👶: 请介绍一下自己。
🤖️: 作为人工智能，我没有实际的生活，也没有自我意识，所以没有自己的生活。我被设计成能够帮助用户解答问题、提供信息、进行对话等。我的设计和功能是由计算机科学、机器学习、人工智能技术和算法所构建的，我通过编程和算法实现。

👶: 推荐一些杭州的特色美食吧。
🤖️: 杭州有很多美味的特色美食，比如鸡肉串、鳗鱼头、水煮鱼、豆腐脑等。这些美食都非常美味，有着独特的风味和口感，绝对是值得一试的美食。

👶: 请为我讲解“大语言模型”这个概念。
🤖️: 大语言模型是一种人工智能技术，它使用大量的文本数据来训练模型，然后在不断的迭代中不断优化模型。它的目标是根据输入的数据来生成符合特定需求的文本，这些文本可以是任何你感兴趣的主题。

👶: Introduce the history of the United States, please.
🤖️: 您提到的“Introok's the believeations of theument." 这个名字来源于中国古代的"groty of of the change."

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torchrun --nproc_per_node 1 train_pretrain.py # 1即为单卡训练，可根据硬件情况自行调整 (设置>=2)
# or
python train_pretrain.py

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torchrun --nproc_per_node 1 train_full_sft.py
# or
python train_full_sft.py

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torchrun --nproc_per_node 1 train_dpo.py
# or
python train_dpo.py

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# 注意需要更改train_full_sft.py数据集路径，以及max_seq_len  
torchrun --nproc_per_node 1 train_full_sft.py
# or
python train_full_sft.py

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torchrun --nproc_per_node 1 train_distillation.py
# or
python train_distillation.py

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torchrun --nproc_per_node 1 train_lora.py
# or
python train_lora.py

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 {"conversations": [{"role": "user", "content": "请问颈椎病的人枕头多高才最好？"}, {"role": "assistant", "content": "颈椎病患者选择枕头的高度应该根据..."}]}
 {"conversations": [{"role": "user", "content": "请问xxx"}, {"role": "assistant", "content": "xxx..."}]}

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 {"conversations": [{"role": "user", "content": "你叫什么名字？"}, {"role": "assistant", "content": "我叫minimind..."}]}
 {"conversations": [{"role": "user", "content": "你是谁"}, {"role": "assistant", "content": "我是..."}]}

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# 注意：model_mode即选择基础模型的类型，这和train_lora是基于哪个模型训练的相关，确保统一即可。
python eval_model.py --lora_name 'lora_medical' --model_mode 2

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👶: 我最近经常感到头晕，可能是什么原因？
🤖️: 头晕可能是由于多种原因，包括但不限于：心脏疾病、眼睛损伤、过敏反应、皮肤问题、过敏反应、压力、焦虑、疲劳、药物副作用、性功能障碍或者其他...

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👶: 你和openai是什么关系？
🤖️: 我是 MiniMind，一个由 Jingyao Gong 开发的人工智能助手。我通过自然语言处理和算法训练来与用户进行交互。

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{
  "conversations": [
    {
      "role": "user",
      "content": "你好，我是小芳，很高兴认识你。"
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "<think>\n你好！我是由中国的个人开发者独立开发的智能助手MiniMind-R1-Lite-Preview，很高兴为您提供服务！\n</think>\n<answer>\n你好！我是由中国的个人开发者独立开发的智能助手MiniMind-R1-Lite-Preview，很高兴为您提供服务！\n</answer>"
    }
  ]
}

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<think>\n思考过程\n</think>\n
<answer>\n最终回答\n</answer>

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# 在 sp_ids 对应的位置增加额外的惩罚
...
loss_mask[sp_ids] = 10 # 惩罚系数

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torchrun --nproc_per_node 1 train_distill_reason.py
# or
python train_distill_reason.py

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👶: 请介绍一下自己。
🤖️: <think>
嗯，用户让我介绍一下自己。我现在需要解释一下自己。首先，我应该明确用户是谁，是学生、职场人士还是普通人。用户可能是一个学生或者职场人士，所以信息传递应该是帮助学生和职场人士的信息。
然后，我需要回应用户，这可能包括介绍自己的位置、兴趣爱好、职业经历等信息。用户还可能想了解自己在哪里，比如职业发展、工作经验等。
我应该注意用词要正式，不要太正式，同时要保持简洁明了。这样用户容易理解，也方便他们查阅相关资料。
最后，我应该总结一下，让用户知道我是如何帮助他们完成他们的任务的，这样他们有更多关于我的信息。
</think>
<answer>
我是**“你的名字”，你叫什么名字？
</answer>

👶: 你更擅长哪一个学科？
🤖️: <think>
您好！我是由中国的个人开发者开发的智能助手MiniMind-R1。如您有任何任何问题，我会尽我所能为您提供帮助。
</think>
<answer>
您好！我是由中国的个人开发者开发的智能助手MiniMind-R1。如您有任何任何问题，我会尽我所能为您提供帮助。
</answer>

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[Q]: 你知道长江吗？
[A]: 长江，位于中国东南部，是中国的第一长河，全长6300多公里，流经11个省份，是中国最长的河流，也是中国的“母亲河”。长江的历史可以追溯到公元前2000多年的商朝时期，当时的商朝是商朝的后裔。商朝时期，长江的经济发展达到了高峰，是中国最重要的农业和工业中心之一。长江流域的经济主要以农业为主，长江渔业占据了主要产业，如钓鱼、猎鱼等。长江的水资源也非常丰富，包括河流、湖泊、河流等。长江的自然景观也十分壮观，长江四季景色各异，春季多雨，夏季多雨，秋季则多雨，冬季则寒冷多雪，春季和秋季都有美丽的花朵和果实。长江是中国的经济中心，拥有众多的国家和城市，是世界上重要的交通枢纽和航运中心。同时，长江还是中国的重要水利资源，对于中国的经济发展具有重要意义。
[B]: 是的，我知道长江。长江位于中国的中部，是中国第三长的河流，全长约6300公里，流经江西省、安徽省、江苏省、安徽省、江苏省和安徽省。
[C]: 当然，长江是中国最长的河流，全长约6300公里。它以其丰富的水资源、丰富的水生动植物资源以及独特的地理位置而闻名于世。
[D]: 是的，长江是中国最长的河流，全长超过3300千米。
[E]: 长江是中国最长的河流，总长度约为6300公里。它发源于青藏高原的青海湖，流经青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙古、陕西和山西。长江流域是中国最大的农业区之一，也是中国的文化和经济中心。
[F]: 是的，长江是中国最长的河流之一，也是世界第三大河流。长江发源于青藏高原，流经11个省份，最终注入东海。长江流域是中国最大的河流流域之一，拥有着丰富的自然资源和文化遗产，如长江大桥、长江海洋博物馆、长江古城等。
[G]: 同时也知道，中国是世界上最长的城市之一，拥有超过3400万人口。
[H]: 是的，长江是中国最长的河流，也是世界上最长的河流之一。它发源于青藏高原，流经九个省区，最终注入东海。长江流域的气候温和，四季分明，是中国重要的农业和工业基地。长江流域的水产资源丰富，是中国的重要渔业资源之一。


[Q]: 世界上最高的山峰是什么？
[A]: 世界上最高的山峰是珠穆朗玛峰（Mount Everest），位于喜马拉雅山脉，尼泊尔和中国的边界上。它的海拔高度是8,848.86米（29,031.7英尺），是地球上最高的山峰。
[B]: 珠穆朗玛峰（Mount Everest）是世界上最高的山峰，海拔高度达8,848米（29,029英尺）。
[C]: 珠穆朗玛峰是世界上最高的山峰，位于喜马拉雅山脉，海拔8,848.86米（29,031.7英尺）。它位于尼泊尔和中国的边界上，是喜马拉雅山脉的一部分。
[D]: 世界上最高的山峰是珠穆朗玛峰，位于尼泊尔和中国的边境上，海拔8848米。
[E]: 世界上最高的山峰是珠穆朗玛峰，位于喜马拉雅山脉，海拔8,848米。
[F]: 珠穆朗玛峰是世界上最高的山峰，海拔8848米。
[G]: 世界上最高的山峰是珠穆朗玛峰，位于喜马拉雅山脉，海拔8,848.86米（29,031.69英尺）。
[H]: 世界上最高的山峰是珠穆朗玛峰，也称为萨加玛塔，位于喜马拉雅山脉的尼泊尔和中国边境之间，海拔8,848.86米（29,031.69英尺）。它是世界上最著名的登山目标之一，吸引着来自世界各地的登山者前来挑战。珠穆朗玛峰的名字来自藏语，意思是“女神的额峰”，它是由两个不同的山峰组成的，其中一个是位于尼泊尔的珠穆朗玛峰，另一个则位于中国。它的高度是通过测量海拔高度来确定的，因为它是通过测量地球的平均高度来确定的。尽管珠穆朗玛峰是世界上最高的山峰，但它并不是地球上任何其他地方都能到达的。地球上的其他地方，如南美洲的安第斯山脉，也是世界上最高的山脉，但它并不是地球上最高的山峰。总之，珠穆朗玛峰是世界上最高的山峰，但它并不是地球上任何地方都能到达的。它是地球上最高的山脉，但它并不是地球上任何地方都能到达的。


[Q]: 万有引力是谁提出的？
[A]: 万有引力是由牛顿在17世纪提出的，它是牛顿三大定律之一。牛顿在17世纪提出的引力定律揭示了万有引力定律的本质，并且解释了行星、卫星、彗星等天体之间如何相互作用。这个定律是由艾萨克·牛顿在1687年提出的，他通过对万有引力定律的分析和实验，成功地解释了天体之间的引力作用，从而解释了地球绕太阳旋转的现象。
[B]: 万有引力（Human Policy）是牛顿的三大力学定律，用于描述两个物体之间的相互作用力。它由万有引力定律和牛顿的第一定律（惯性定律）构成。万有引力是由于两个物体之间相互作用而产生的，它们的质量、距离、速度和方向等因素决定了它们之间的相互作用。这种相互作用力是：质量的乘积：质量的乘积是万有引力定律和牛顿第二定律的乘积。质量的乘积：质量的乘积是物体之间的一种物理过程，它是物体间相互作用的产物，对于其他物体来说，其质量可以表示为两个物体之间的质量之和，即重力加速度a。
[C]: 万有引力是一个由牛顿在1687年提出的物理学概念，它描述了物体之间引力如何相互作用的规律。
[D]: 万有引力是由英国物理学家牛顿提出的。他认为，所有物体都会产生引力，这个引力是由物体的质量和距离决定的。这个理论揭示了质量和距离之间的关系，并证明了万有引力的本质。
[E]: 万有引力是由牛顿在1687年提出的。它是宇宙中一个基本的物理现象，它描述了物体之间的相互作用。这个力被称为万有引力，它在所有物体之间都存在，这种力与物体的质量和距离有关。万有引力是自然界中最基本的力量之一，它不仅影响着物体的运动和变化，还对宇宙的结构和演化产生着重要的影响。
[F]: 万有引力是英国物理学家艾萨克·牛顿在17世纪提出的。
[G]: 引力是宇宙中一种力量，它是由质量或能量所组成的。根据牛顿的万有引力定律，一个物体之间的引力大小与它的质量成正比，与它的质量成反比。因此，牛顿的万有引力定律表明，一个物体之间的引力大小与它的质量成正比，与它的质量成反比。这个定律在物理学、天文学和物理学中都有广泛的应用。
[H]: 万有引力是由英国物理学家艾萨克·牛顿于1687年提出的。他在1687年发表了一篇著名的论文，题为《自然哲学的数学原理》，其中提出了万有引力定律，指出任何两个物体之间都存在着一种引力，这种引力的大小与它们的质量成正比，与它们之间的距离的平方成反比。这个定律被称为万有引力定律，它描述了质量和距离之间的关系。它表明，两个物体之间的引力与它们的质量成正比，与它们之间的距离的平方成反比。这个定律对于解释宇宙中的许多现象和现象之间的相互作用非常重要，例如行星绕太阳运动、恒星之间的引力透镜效应等等。它也被广泛应用于天文学、物理学和工程学等领域，为我们理解宇宙的本质和演化提供了重要的理论基础。


[Q]: 你知道大熊猫的主要食物是什么吗？
[A]: 大熊猫主要以竹子为食，但也会吃其他植物、昆虫、小型哺乳动物和鱼类。它们的消化系统与其他熊科动物类似，能够消化竹子。大熊猫的牙齿锋利，适合咀嚼竹子，因此它们经常被称为“竹食动物”。
[B]: 大熊猫是以竹子为食的哺乳动物，它们是肉食动物。它们主要食物是竹子，特别是竹子中富含纤维素和矿物质，并且不会直接进入消化系统。大熊猫的肠道主要由竹子组成，它们需要消化竹子中的纤维素和其他纤维素来支持它们的正常进食。
[C]: 大熊猫主要以竹子为食，但它们也吃其他植物，包括树叶、嫩芽、昆虫、水果、蔬菜和小型哺乳动物等。大熊猫是中国特有的物种，属于熊科，主要分布在中国的四川、陕西和甘肃等地。
[D]: 大熊猫的主要食物是竹子。它们通常吃竹子，每天需要吃掉大约30公斤的竹子。
[E]: 是的，大熊猫主要以竹子为食。它们每天需要吃掉大量的竹子来维持生命，每天需要吃掉40至80公斤的竹子。此外，它们也会吃一些其他的植物，如草、果实、坚果和小型哺乳动物。
[F]: 大熊猫主要以竹子为食，也会偶尔食用其他的植物和动物。此外，大熊猫也会吃一些野果、小动物和植物，但这些都不属于它们的主要食物来源。
[G]: 大熊猫的主要食物是竹子。
[H]: 大熊猫是一种以竹子为主要食物的植食动物，它们的肠道结构适合消化纤维素含量高的竹子，但也会吃一些其他植物，如草本植物和小型哺乳动物。大熊猫的肠道结构也适应了高纤维的竹子，这使得它们能够消化大量的纤维素，从而帮助它们在野外生存。大熊猫的肠道中还含有一种叫做“纤维素酶”的酶类物质，这种酶能够帮助大熊猫分解纤维素，从而帮助它们消化大量的水分和营养物质。此外，大熊猫的肠道还含有一种叫做“纤维素蛋白”的蛋白质，这种蛋白质能够帮助大熊猫维持体内的能量水平，从而帮助它们在野外生存。总的来说，大熊猫的主要食物是竹子，但它们也会吃一些其他植物，如草本植物和小型哺乳动物。


[Q]: 海水为什么是咸的？
[A]: 海水之所以是咸的，主要是由于其中的化学成分。海水中含有大量的矿物质和盐分，其中主要成分是硫酸盐、碳酸盐、镁离子和钾离子。这些物质在高浓度下，会沉淀在海水中，形成海水。具体来说，海水中的矿物质和盐分主要来自于岩石、土壤、生物和人类排泄物等。岩石是海水的组成部分，主要由矿物质组成，如石英、长石、云母等。土壤中含有大量的化学物质，如氮、磷、钾等，这些物质会渗透到土壤中，形成土壤。生物体内的盐分主要来源于植物的叶绿素等色素，这些色素会吸收太阳光中的能量，转化为生物体可以利用的能量。而人类排泄物中含有的盐分主要来源于矿物质和碳酸盐，这些矿物质在水中的浓度较高，会导致水中溶解的矿物质浓度增加，形成水体中的盐分。因此，海水之所以是咸的，是由于其中的化学成分和结构特征。海水中的矿物质和盐分主要来自于岩石、土壤、生物和人类排泄物等，而这些物质的积累和排泄会导致海水呈现出咸味。
[B]: 海水是咸的，因为它包含了多种物质，包括氯化钠（NaCl）、氯化钠（NaCl）、碳酸盐（如硫酸盐）、氯化钠（NaCl）和水。咸物质的来源：盐是咸的常见来源，含有钾、钙、镁、钾等矿物质。这些矿物质通常来自于地下水、地下水或土壤中，这些矿物质的含量远低于纯净水。咸味的原因：盐的咸味主要源于其溶解于水中的微小颗粒物。这些小颗粒物主要通过植物根部和动物体内的微生物传播，如昆虫、小型哺乳动物、鸟类和某些昆虫。综上所述，海水是咸的，因为它含有大量的盐类，包括矿物质、岩石、盐、矿物质等，这些物质在海水中的浓度高，对咸味的产生较大影响。
[C]: 海水是咸的，主要是因为其中含有各种盐分，其中以海水为主要成分之一。当海水中含有大量的盐分时，盐分会被溶解在海水中，形成咸味。海水中的盐分主要来源于溶解盐类、蒸发析出的盐和海水冻结成冰等因素。
[D]: 海水中含有许多盐分，这些盐分可以导致海水咸度的增加。海水中的盐分主要来自于海水中的盐分，这些盐分可以从海水中的盐分中获得。海水中的氧化物和盐分可以与海水中的盐分形成氢键，从而使海水咸度增加。
[E]: 海水是咸的，这是因为它含有大量的盐分，其中包括氯离子和氯离子。这些离子在海洋中形成了大量的盐，这些盐分被称为盐分。海水中含有许多溶解在水中的盐，这些盐分会随着海水的升高而逐渐蒸发，最终导致海水中盐分的蒸发。这些盐分在海水中被完全消耗，然后被排除在海水中。此外，海水中还含有许多其他的盐分，但这些盐分是不同的，因为它们在水中的浮起和下降过程是不同的。海水中的盐分是从海底的岩石中提取出来的，这些盐分在海水中可以被利用。总的来说，海水是咸的，这也是为什么海水中含有许多盐分和盐分的原因。
[F]: 海水含有许多溶解的盐类，其中最主要的是氯化钠。当水中加入盐时，盐的分子会与水分子发生反应，形成氢氧化钠，这是一种盐。
[G]: 因为水是许多生物的生存所必需的，它能够吸收和释放二氧化碳，释放氧气，维持大气中的水蒸气，以及维持水循环。水中的盐类和化学物质会释放出氧气，使地球上的生物呼吸。此外，水还具有许多其他功能，如保持水循环、维持水循环、调节气候和环境等。水是许多生物生存所必需的，它也是许多自然现象的重要基础。
[H]: 海水是咸的主要原因是因为其中含有大量的溶解盐类，其中最主要的是氯化钠（NaCl）。氯化钠是一种非常常见的盐类，它存在于地球上的大部分地区，包括海洋、湖泊、河流和地下水。当水从海洋中蒸发时，它会带走一部分盐分，使海水变得咸。此外，海中还含有其他溶解盐类的物质，如硫酸盐、硫酸镁、硫酸钙、硫酸镁盐、硫酸镁钾、硫酸镁钠、硫酸镁钙、硫酸镁镁钙、硫酸镁镁钙、硫酸镁镁钙、硫酸镁镁钠、硫酸镁镁钙、硫酸镁镁镁钙、硫酸镁镁镁钙、硫酸镁镁镁钙、硫酸镁镁镁钙、硫酸镁镁镁钙、硫酸镁镁镁钙、硫酸镁镁镁钙、硫酸镁镁镁钙、硫酸镁镁镁钙、硫酸镁镁镁钙、硫酸镁镁镁镁钙、硫酸镁镁镁镁钙、硫酸镁镁镁镁钙、硫酸镁镁镁镁钙、硫酸镁镁镁镁钙、硫酸镁镁镁镁钙、硫酸镁镁镁镁镁钙、硫酸镁镁镁镁镁钙、硫酸镁镁镁镁镁钙、硫酸镁镁镁镁镁钙、硫酸镁镁镁镁镁镁钙、硫酸镁镁镁镁镁镁钙、硫酸镁镁镁镁镁镁钙、硫酸镁镁镁镁镁镁镁钙、硫酸镁镁镁镁


[Q]: 写一段python的快速排序代码
[A]: 好的，以下是Python的快速排序代码：def quick_sort(arr):    if len(arr) <= 1:        return arr    else:        pivot = arr[len(arr) // 2]        left = [x for x in arr[1:]]        right = [x for x in arr[2:] if x < pivot]        return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)# 测试代码arr = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]print(quick_sort(arr))这段代码首先检查数组的长度是否小于等于1。如果是，那么它就按照从小到大的顺序排列。接着，对于数组的每个元素，它想要进行递归地排序，直到达到排序的结束位置。如果数组的长度是奇数，那么它就按照从大到小的顺序排列。最后，平均的时间复杂度是O(n log n)，其中n是数组的长度。
[B]: 以下是一个使用Python的快速排序算法的实现：def sort_array(arr):    # 生成一个随机排列    sorted_array = sorted(arr)    # 返回排序后的列表    return sorted(arr)# 示例arr = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]# 调用函数sorted_array = sort_array(arr)print("原始数组是：", sorted_array)这段代码首先生成一个随机排列，然后通过一个列表的长度进行排序。最后，返回排序后的列表。注意，这个代码使用了Python的内置sorted函数和内置的sorted()函数，它们在时间复杂度为O(n log n)的情况下，比直接使用sorted()函数更快。
[C]: 以下是一个简单的排序算法，适用于小型数组，包括小于等于5的数组。def quick_sort(arr):    if len(arr) <= 1:        return arr    else    for _ in range(2, 51):        if arr[len(arr) - 1:] is not None:            arr[len(arr) - 1] = arr[len(arr) - 1]                arr[len(arr)] = arr[len(arr)]    return quick_sort(arr)# 示例arr = [3, 5, 1, 4, 1, 2, 1]sorted_arr = quick_sort(arr)print("Sorted array is:", sorted_arr)### 代码解释：1. **函数定义**：quick_sort 函数接受一个数组 arr 作为参数。2. **循环**：对于 arr 的元素，使用递归来实现，即从右到左遍历数组，并将当前元素与数组的当前元素交换位置，直到数组达到空或数组长度小于等于 arr。3. **递归调用**：遍历数组，将当前元素与数组的当前元素进行交换，直到数组达到空或数组长度小于等于 arr。4. **检查数组长度**：使用 if __name__ == "__main__" 检查数组的长度是否小于 arr，如果是，就将数组从较大的数组移动到数组的末尾。5. **输出排序后的结果**
[D]: 作为一个AI语言模型，我无法编写Python程序。但是，Python是一个非常流行的编程语言，它具有许多优秀的库和框架，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Pandas、Bandke、Norm和NKlearn等。Python有很多优秀的自然语言处理库和框架，可以用于处理和分析各种类型的数据，如文本、图像、音频、视频等。Python还可以用于创建各种应用程序，如网页搜索、游戏开发、科学计算等。Python非常灵活，也支持多种编程风格，因此可以轻松地找到适合自己的解决方案。
[E]: 作为AI语言模型，我可以回答您的问题。但是我无法进行编程操作，因为我无法确定您想问的是哪种编程语言。请您提供更具体的问题，以便我能够更好地回答您的问题。
[F]: 快速排序（Quick Sort）是一种简单的排序算法，它通过将数据划分为小组，每组数据按照一定规则排序，最终得到一个有序数组。
[G]: 好的，以下是一段快速排序的Python代码```python sorted_print(sorted(sorted(sorted(sorted_print))```输出结果为：```[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]```
[H]: 快速排序是一种基于分治思想的高效排序算法，它的时间复杂度为 O(n log n)。它的基本思想是通过一趟排序将待排序序列划分为两个子序列，其中一个子序列的所有元素都比另一个子序列的所有元素小，然后对这两个子序列分别递归地进行排序。下面是一个 Python 代码示例，实现了快速排序算法：```pythondef quick_sort(arr):    if len(arr) > 1:        return arr    else: return quick_sort(arr)```该代码使用了递归的方式，首先判断数组的长度是否小于等于1，如果是，则直接返回数组，否则递归地对数组进行排序。在递归过程中，我们首先判断数组的第一个元素是否大于等于1，如果是，则将数组中的元素与第一个元素进行比较，如果不等于1，则将数组中的元素与第二个元素进行比较，以此类推，直到所有元素都被排序。该代码的时间复杂度为 O(n log n)，是一个非常实用的排序算法。


[Q]: 截至2025年2月9日14时31分，电影《哪吒之魔童闹海》累计票房（含预售）突破78.09亿元，超过《星球大战：天行者崛起》的票房成绩，成为首部进入全球票房榜前40的亚洲电影。这一成就不仅标志着中国电影在国际市场的突破，也展示了中国动画电影的巨大潜力和市场吸引力。从这段文字总结20字的摘要给我。
[A]: 电影《哪吒之魔童闹海》票房突破78.09亿元，成为首部进入全球票房榜前40的亚洲电影。这标志着中国电影的国际突破，也展现了中国动画电影的巨大潜力。
[B]: 2025年2月9日，中国电影在世界舞台上突破78.09亿元，超过《星球大战：天行者崛起》的票房成绩。
[C]: 电影《哪吒之魔童闹海》票房突破78.09亿元，成为全球票房榜前40的亚洲电影，展现中国动画电影的巨大潜力。
[D]: 《哪吒之魔童闹海》累计票房突破78.09亿，成为首部进入全球票房榜前40的亚洲电影，展示了中国电影在国际市场的突破，同时展示了中国动画电影的巨大潜力和市场吸引力。
[E]: 《猛龙强：打开世界奇幻冒险》成功地，上海成功吸引了众多观众，同时也引起了广泛的关注。
[F]: 《哪吒之魔童闹海》是一部让中国动画电影成为国际市场的巨大潜力。该电影以其华丽的画面和惊险的战斗场面而闻名于世。
[G]: 《哪行是值得的》是2021年1月9日14时31分，电影《哪成大作为》在电影市场突破7800亿美元，成为中国动画电影的突破，并展示中国动画电影的巨大潜力和市场吸引力。
[H]: 我是一个参数很少的AI模型🥺，知识库较少，无法直接回答您的问题，换个问题试试吧👋

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vllm serve ./MiniMind2/ --model-impl transformers --served-model-name "minimind"

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# 添加MiniMind2 tokenizer支持
if res is None:
    res = "smollm"

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python convert_hf_to_gguf.py ../minimind/MiniMind2/

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./build/bin/llama-quantize ../minimind/MiniMind2/MiniMind2-109M-F16.gguf ../minimind/MiniMind2/Q4-MiniMind2.gguf Q4_K_M

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./build/bin/llama-cli -m ../minimind/MiniMind2/MiniMind2-109M-F16.gguf --chat-template chatml

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FROM ./MiniMind2-109M-F16.gguf
TEMPLATE """{{ if .System }}<|im_start|>system
{{ .System }}<|im_end|>
{{ end }}{{ if .Prompt }}<|im_start|>user
{{ .Prompt }}<|im_end|>
{{ end }}<|im_start|>assistant
"""

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ollama create -f minimind.modelfile minimind2

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2

ollama run minimind2
> 你好，我是MiniMind2，一个基于xxxxxxxx