使用lora-scripts進(jìn)行增量訓(xùn)練，快速迭代優(yōu)化已有LoRA模型 在生成式AI的浪潮中，越來越多的創(chuàng)作者和開發(fā)者希望將大模型“據(jù)為己有”——不是簡單地調(diào)用通用接口，而是讓模型真正理解自己的風(fēng)格、品牌或業(yè)務(wù)邏輯。然而，全參數(shù)微調(diào)成本…

第一章：C多線程死鎖避免概述 在C多線程編程中，死鎖是常見的并發(fā)問題之一。當(dāng)多個(gè)線程相互等待對方持有的資源時(shí)，程序?qū)⑾萑胗谰米枞麪顟B(tài)，無法繼續(xù)執(zhí)行。為了避免此類情況，開發(fā)者需理解死鎖產(chǎn)生的必要條件，并…

用騰訊混元OCR做視頻字幕提取，準(zhǔn)確率高達(dá)SOTA水平 在短視頻日活突破十億、在線教育課程年增百萬的今天，如何從海量視頻中高效獲取結(jié)構(gòu)化文本信息，已經(jīng)成為內(nèi)容平臺、媒體機(jī)構(gòu)乃至個(gè)人創(chuàng)作者面臨的核心挑戰(zhàn)。尤其是字幕提取這一任務(wù)——看似簡…

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TensorBoard可視化監(jiān)控配置：從本地到遠(yuǎn)程的完整實(shí)踐 在深度學(xué)習(xí)的實(shí)際項(xiàng)目中，尤其是使用LoRA這類輕量化微調(diào)技術(shù)時(shí)，訓(xùn)練過程往往“快而敏感”——一次完整的訓(xùn)練可能只需幾小時(shí)，但超參數(shù)稍有偏差就可能導(dǎo)致收斂失敗或生成質(zhì)量下降…

第一章：C26線程調(diào)度與CPU親和性概述現(xiàn)代高性能計(jì)算和實(shí)時(shí)系統(tǒng)對線程執(zhí)行效率提出了更高要求。C26標(biāo)準(zhǔn)在并發(fā)支持庫中引入了對線程調(diào)度策略和CPU親和性的標(biāo)準(zhǔn)化支持，使開發(fā)者能夠更精細(xì)地控制線程在多核處理器上的執(zhí)行位置與優(yōu)先級。線程調(diào)度策略的增強(qiáng) C…

深度測評！研究生論文痛點(diǎn)TOP9個(gè)AI論文平臺 2025年研究生論文寫作工具測評維度解析 隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，越來越多的學(xué)術(shù)工作者開始借助AI工具提升論文寫作效率。然而，面對市場上五花八門的AI論文平臺，如何選擇真正適合自己…

lora-scripts 支持多種基礎(chǔ)模型：v1.5、v2.1 等兼容性深度解析 在生成式 AI 快速普及的今天，個(gè)性化模型微調(diào)已成為創(chuàng)作者和開發(fā)者的核心需求。然而，全參數(shù)微調(diào)動輒需要數(shù)十 GB 顯存與專業(yè)算力支持，對大多數(shù)個(gè)人用戶而言門檻過高。L…