Misc. bug: Sub-heading levels are incorrect for the CUDA, MUSA, and SYCL sections in the Docker documentation
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
Valutazione
- Difficoltà
- 1/5
- Tempo stimato
- Meno di un'ora
- Idoneità per principianti
- 85/100
- Tipo di issue
- Documentazione
- Chiarezza
- Specificata chiaramente
- Stato di attività
- Attiva
- Ambito
- documentation
Direzione di ricerca
Apri docs/docker.md e individua le sezioni CUDA, MUSA e SYCL. Cambia le intestazioni delle sotto-sezioni da h2 a h3 in modo che siano annidate correttamente. Fatto quando il markdown viene renderizzato con una gerarchia di intestazioni corretta.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Name and Version
Revision 3c809f4.
Operating systems
Linux
Which llama.cpp modules do you know to be affected?
Documentation/Github
Command line
N/A
Problem description & steps to reproduce
Steps to reproduce:
- Open https://github.com/ggml-org/llama.cpp/blob/3c809f4/docs/docker.md
- Check for the sub-heading levels of the sub sections under the CUDA, MUSA, and SYCL sections
Expected behavior: Heading level should be h3
Current behavior: Heading level is h2
First Bad Commit
Seems to be revision be20e7f, but I'm not sure.
Relevant log output
N/A
- Lingua principale
- C++
- Stelle
- 133k
- Fork
- 24.9k
- Merge medio
- 1g 22h
- PR unite (30g)
- 473
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
Altre issue di ggml-org/llama.cpp
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Feature Request: Use Huawei Ascend in the NPU support sectionForse già presa Una pull request collegata a questa issue è aperta o già unita. Apertaenhancement
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bug-unconfirmed
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gptneox: FFN uses tanh GELU (LLM_FFN_GELU) but GPT-NeoX/Pythia are trained with exact erf GELUAperta
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Tutte le issue di ggml-org/llama.cpp
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