快速上手Qwen2.5-7B-Instruct：基于vLLM和Chainlit的完整流程 一、前言：為什么選擇 Qwen2.5-7B-Instruct vLLM Chainlit？ 隨著大模型在企業(yè)級應(yīng)用中的普及，如何高效部署并快速構(gòu)建交互式前端界面成為開發(fā)者關(guān)注的核心問題。通義…

作者簡介：劉杰，國防科技大學研究員，博士生導師，銀河/天河超算系統(tǒng)副總師，高端裝備數(shù)字化軟件省重點實驗室主任。主要從事并行算法、高性能計算應(yīng)用、智能科學計算研究工作，主持國家重點研發(fā)計劃等項目20項&…

在之前深入理解pytest-repeat插件的工作原理一文中，我們看到pytest_repeat源碼中有這樣一段 pytest.fixture def __pytest_repeat_step_number(request): marker request.node.get_closest_marker("repeat") count marker and marker.args[0] …

Rembg摳圖與TensorRT：加速推理教程 1. 引言：智能萬能摳圖 - Rembg 在圖像處理和內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域，自動去背景是一項高頻且關(guān)鍵的需求。無論是電商商品圖精修、社交媒體內(nèi)容制作，還是AI生成圖像的后處理，精準、高效的摳圖…

互聯(lián)網(wǎng)時代，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫統(tǒng)治數(shù)據(jù)檢索：我們用 SQL 精準匹配用戶 ID、訂單號或狀態(tài)字段。進入 AI 時代，語義檢索成為主流，向量數(shù)據(jù)庫一躍成為推薦系統(tǒng)、RAG、自動駕駛等場景的核心基礎(chǔ)設(shè)施。 但不同場景對向量數(shù)據(jù)庫的需求截然不同…

Rembg模型優(yōu)化：INT8量化加速推理教程 1. 智能萬能摳圖 - Rembg 在圖像處理與內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域，自動去背景是一項高頻且關(guān)鍵的需求。無論是電商商品圖精修、社交媒體內(nèi)容制作，還是AI生成圖像的后處理，精準高效的摳圖能力都直接影響最…

📝 博客主頁：Jax的CSDN主頁 動態(tài)提示革命：LLM如何讓醫(yī)生操作效率提升100% 目錄 動態(tài)提示革命：LLM如何讓醫(yī)生操作效率提升100% 引言：醫(yī)生效率的“隱形瓶頸”與破局點 一、技術(shù)應(yīng)用場景：從“被動響應(yīng)”到“主…

記憶（Memory）是AI智能體必備的能力之一。隨著對話輪數(shù)與深度的增加，如何讓AI智能體“記住”過去的上下文，是實現(xiàn)精準理解與個性化AI系統(tǒng)的關(guān)鍵。由于LLM存在上下文長度限制，如果不對記憶進行優(yōu)化，長對話很容…