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Datawhale AI 冬令营 之 超级AI Agent 一键部署AI Agent！ 好快！！ 感谢Datawhale和阿里！！ 不过好像国外IP无法使用专业版，所以我只部署了基础版。 按官方教程注

在进行Task3上分思路后，根据教程进行数据增强发现确实能够显著提高模型的推理分数。但是更换模型貌似对推理能力并没有增加，比如说我试过把模型换成v9，v10以及其大参数版本，均对推理能力并没有特别大的

通过简单地增加训练数据能够让模型的性能提升不少，同时我在迭代使用不同的模型以及不同的训练参数，但感觉大的模型并没有比小的模型性能好，并且训练的轮次也没有确切确定能够在超多次训练就能够达到越好的性能。

跑通Baseline还是比较简单的，但是使用了新的环境，所以也遇到了有些包还没有安装的问题。 还有些问题可能是因为我使用的WSL的原因导致，比如更新某些包后需要重启环境。 基本上在跑通Baseline

根据官方的教程研究算子和合成的方法，稍微改改，然后多试试。 但我目前还是没有发现特别有效的提分的方法。 现在我准备试试研究下算子和合成方法怎么改进能够提分。

第二次写Datawhale X 魔搭 AI夏令营的笔记。 这次跑出来了结果，事实上已经跑出来了两次才写下这个笔记。 感觉重点是要配置好对应的环境以及使用正确的路径就行。 好多个步骤对国外的网络都不是特