前言 最近一年，RAG（Retrieval-Augmented Generation）幾乎成了大模型應(yīng)用的標(biāo)配。無(wú)論是企業(yè)知識(shí)庫(kù)問(wèn)答、智能客服，還是內(nèi)部文檔助手，只要提到“讓大模型知道你的數(shù)據(jù)”，十有八九會(huì)想到RAG。它看起來(lái)門(mén)檻低…

零基礎(chǔ)也能懂的CosyVoice2-0.5B語(yǔ)音合成教程 1. 前言 隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，語(yǔ)音合成（Text-to-Speech, TTS）已經(jīng)從機(jī)械朗讀走向自然擬人化表達(dá)。阿里開(kāi)源的 CosyVoice2-0.5B 是一款支持零樣本聲音克隆的語(yǔ)音合成模型，僅需3秒?yún)ⅰ?

上海研究生留學(xué)機(jī)構(gòu)哪家最好？申請(qǐng)成功率高關(guān)鍵因素分析一、 上海研究生留學(xué)機(jī)構(gòu)的選擇關(guān)鍵與核心訴求今天是2026年1月10日。對(duì)于眾多計(jì)劃赴海外深造的研究生申請(qǐng)者而言，上海這座國(guó)際化大都市匯聚了豐富的教育資源，也…

輕松搭建卡通化Web服務(wù)｜DCT-Net GPU鏡像使用全攻略 隨著AI生成內(nèi)容（AIGC）技術(shù)的快速發(fā)展，人像風(fēng)格化處理已成為圖像創(chuàng)作領(lǐng)域的重要應(yīng)用方向。從社交頭像到虛擬數(shù)字人，用戶對(duì)個(gè)性化、二次元化形象的需求日益增長(zhǎng)。然而…

通義千問(wèn)3-4B-Instruct-2507批量推理：高效處理大批量請(qǐng)求 1. 引言：為何需要高效的批量推理方案？ 隨著大模型在端側(cè)設(shè)備的廣泛應(yīng)用，如何在資源受限環(huán)境下實(shí)現(xiàn)高吞吐、低延遲的批量推理成為工程落地的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。通義千問(wèn) 3-4B-Ins…

通義千問(wèn)2.5-7B-Instruct部署資源不足？量化壓縮方案詳解 隨著大模型在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的廣泛應(yīng)用，如何在有限硬件資源下高效部署高性能語(yǔ)言模型成為關(guān)鍵挑戰(zhàn)。通義千問(wèn)2.5-7B-Instruct作為一款兼具強(qiáng)大性能與商用潛力的中等體量模型，在本地或…

保姆級(jí)教程：在AutoDL上快速部署Meta-Llama-3-8B-Instruct 1. 引言 1.1 學(xué)習(xí)目標(biāo) 本文旨在為開(kāi)發(fā)者提供一份從零開(kāi)始、完整可執(zhí)行的部署指南，幫助你在 AutoDL 平臺(tái)上快速啟動(dòng)并運(yùn)行 Meta-Llama-3-8B-Instruct 模型。通過(guò)本教程，你將掌握&am…

通義千問(wèn)2.5-7B vs Yi-1.5-6B實(shí)戰(zhàn)對(duì)比：指令遵循能力評(píng)測(cè) 1. 背景與評(píng)測(cè)目標(biāo) 隨著開(kāi)源大模型生態(tài)的快速發(fā)展，7B量級(jí)的輕量級(jí)模型已成為本地部署、邊緣計(jì)算和快速原型開(kāi)發(fā)的主流選擇。在眾多開(kāi)源模型中，通義千問(wèn)2.5-7B-Instruct 和 Yi-1.5-6B…