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Rust 공부하는법

2022년 9월 5일 양준하

CMake를 왜 쓰는거죠?
좋은 툴은 Visual Studio 뿐입니다. 그 이외에는 전부 사도(邪道)입니다 사도! - 작성자

이 문서는 CMake를 주관적으로 서술합니다
이 문서를 통해 CMake를 시작하기엔 적합하지 않습니다
https://cgold.readthedocs.io/en/latest/ 3.1 챕터까지 따라해본 이후 기본사항들을 속성으로 익히는 것을 돕기위한 보조자료로써 작성되었습니다

CMake를 왜 쓰는거죠?
좋은 툴은 Visual Studio 뿐입니다. 그 이외에는 전부 사도(邪道)입니다 사도! - 작성자

이 문서는 CMake를 주관적으로 서술합니다
이 문서를 통해 CMake를 시작하기엔 적합하지 않습니다
https://cgold.readthedocs.io/en/latest/ 3.1 챕터까지 따라해본 이후 기본사항들을 속성으로 익히는 것을 돕기위한 보조자료로써 작성되었습니다

	# train_grpo.py
	import re
	import torch
	from datasets import load_dataset, Dataset
	from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
	from peft import LoraConfig
	from trl import GRPOConfig, GRPOTrainer

	# Load and prep dataset

	cmake_minimum_required(VERSION 3.4.3)

	project(sample CXX)

	find_package(InferenceEngine REQUIRED)

	add_executable(${CMAKE_PROJECT_NAME} main.cpp)
	target_compile_features(${CMAKE_PROJECT_NAME} PRIVATE cxx_range_for)

	target_link_libraries(${CMAKE_PROJECT_NAME}

	#!/usr/bin/env python
	# -- coding: utf-8 --
	from argparse import ArgumentParser

	import torch
	import torch.distributed as dist
	from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
	from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
	from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler
	from transformers import BertForMaskedLM

	import numpy as np

	from .functions import l2norm_numpy


	def qe_dba(
	feats_test, feats_index, sims, topk_idx, alpha=3.0, qe=True, dba=True
	):
	# alpha-query expansion (DBA)
	feats_concat = np.concatenate([feats_test, feats_index], axis=0)