Windows 下使用 PaddlePaddle 官方 Docker 鏡像快速搭建深度學(xué)習(xí)環(huán)境 在 Windows 上配置深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境，對很多開發(fā)者來說都是一場“硬仗”：Python 版本沖突、CUDA 與 cuDNN 不兼容、驅(qū)動(dòng)版本錯(cuò)配……尤其是當(dāng)項(xiàng)目依賴多個(gè)框架時(shí)，環(huán)境混亂…

AutoGPT：當(dāng)大模型開始“自己做事” 想象一下，你只需要說一句：“幫我寫一份關(guān)于2024年可再生能源趨勢的報(bào)告”，然后一個(gè)AI代理就開始自己上網(wǎng)查資料、整理數(shù)據(jù)、畫圖表、寫初稿、反復(fù)修改，直到交出一篇完整的文檔——整…

Qwen3-32B在A100上的高性能推理實(shí)測：小身材大能量，單卡跑出頂級性能 你有沒有經(jīng)歷過這樣的場景？剛準(zhǔn)備上線一個(gè)高精度大模型，結(jié)果還沒開始推理，系統(tǒng)就彈出“CUDA Out of Memory”——顯存直接爆掉。一看資源監(jiān)控&#…

LangFlow在CRM系統(tǒng)智能化升級中的價(jià)值 在客戶體驗(yàn)成為企業(yè)競爭核心的今天，如何讓CRM系統(tǒng)真正“懂”客戶，而不是僅僅記錄客戶信息，已成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵命題。傳統(tǒng)CRM依賴預(yù)設(shè)規(guī)則和人工介入處理客戶請求，面對復(fù)雜多變的服務(wù)場景…

從零開始配置PaddlePaddle開發(fā)環(huán)境：Ubuntu安裝與清華鏡像加速實(shí)戰(zhàn) 在人工智能項(xiàng)目落地的過程中，最讓人“卡脖子”的往往不是模型設(shè)計(jì)，而是環(huán)境搭建——尤其是當(dāng)你面對 pip install 卡在 0%、反復(fù)超時(shí)、依賴沖突時(shí)，那種無力感幾乎每…

LLaMA-Factory 推理實(shí)戰(zhàn)：從配置到生產(chǎn)部署的全流程指南 在大模型落地越來越依賴“微調(diào)推理”閉環(huán)的今天，一個(gè)真正高效、靈活且工程友好的工具鏈顯得尤為重要。LLaMA-Factory 正是這樣一個(gè)被低估卻極具生產(chǎn)力的開源框架——它不只解決了微調(diào)難題&#xff…

前言 在 Java 后端開發(fā)中，數(shù)據(jù)持久層是連接業(yè)務(wù)邏輯與數(shù)據(jù)庫的核心橋梁。MySQL 作為開源關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的標(biāo)桿，憑借穩(wěn)定、高效、易用的特性成為主流選擇；MyBatis 作為半 ORM 框架，通過 XML / 注解靈活映射 SQL 與 Java 對象&#x…

TensorRT-8 顯式量化細(xì)節(jié)與實(shí)踐流程 在模型部署日益追求極致性能的今天，INT8 推理早已不是“能不能做”的問題，而是“如何做得又快又準(zhǔn)”的挑戰(zhàn)。尤其是在邊緣設(shè)備或高并發(fā)服務(wù)場景下，每一毫瓦功耗、每毫秒延遲都值得斤斤計(jì)較。 但你有沒有…