通義千問2.5-7B-Instruct性能優(yōu)化：推理速度>100tokens/s秘訣 1. 技術背景與性能目標 大語言模型在實際應用中，推理延遲和吞吐量是決定用戶體驗的關鍵指標。通義千問2.5-7B-Instruct作為一款70億參數的全能型指令微調模型，在保持高精度的…

Glyph性能優(yōu)化秘籍，讓推理延遲降低50% 1. 引言：視覺推理的性能瓶頸與優(yōu)化機遇 隨著大語言模型（LLM）在長文本處理任務中的廣泛應用，上下文長度擴展成為關鍵挑戰(zhàn)。傳統方法通過修改注意力機制或位置編碼來擴展上下文窗…

BGE-M3零基礎教程：云端GPU免配置，1小時1塊快速上手 你是不是也遇到過這種情況？大三做課程項目，老師要求實現一個文本相似度匹配系統，比如判斷兩句話是不是表達同一個意思、或者從一堆文檔里找出最相關的段落。聽起來不…

USB over Network 中端點映射的驅動級實戰(zhàn)解析從一個“鍵盤亂碼”問題說起你有沒有遇到過這種情況：遠程連接一臺工控機，插上USB鍵盤，輸入時卻出現字符錯亂？按的是A，屏幕上跳出來的卻是F2。排查一圈硬件、線纜、供電都沒…

新手必看：Qwen2.5-7B LoRA微調一鍵上手指南 1. 引言：為什么選擇LoRA微調Qwen2.5-7B？ 在當前大模型快速發(fā)展的背景下，如何以低成本、高效率的方式實現模型的個性化定制，成為開發(fā)者和研究者關注的核心問題。通義千問團…

從下載到調用：DeepSeek-R1輕量化模型完整使用手冊 隨著大模型在邊緣設備和本地化部署場景中的需求日益增長，輕量化、高效率的推理方案成為開發(fā)者關注的重點。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 作為 DeepSeek 團隊推出的蒸餾優(yōu)化版本，在保持較高…

YOLO26數據集格式轉換：COCO轉YOLO自動化腳本 在深度學習目標檢測任務中，數據集的標注格式是模型訓練的關鍵前提。YOLO系列模型（包括最新的YOLO26）使用特定的文本標注格式，而許多公開數據集（如COCO&#xf…

YOLO11自定義數據集：打造專屬檢測模型 在計算機視覺領域，目標檢測是核心任務之一。隨著YOLO系列算法的持續(xù)演進，YOLO11作為最新一代版本，在精度、速度和靈活性方面實現了顯著提升。本文將圍繞如何使用YOLO11結合自定義數據集訓練…