本文分類:news發(fā)布日期:2026/2/23 1:09:02
相關(guān)文章
GPEN模型微調(diào)入門:自定義數(shù)據(jù)集訓(xùn)練步驟詳解教程
GPEN模型微調(diào)入門:自定義數(shù)據(jù)集訓(xùn)練步驟詳解教程
1. 鏡像環(huán)境說明
本鏡像基于 GPEN人像修復(fù)增強(qiáng)模型 構(gòu)建,預(yù)裝了完整的深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境,集成了推理及評(píng)估所需的所有依賴,開箱即用。用戶無需手動(dòng)配置復(fù)雜的運(yùn)行時(shí)依賴ÿ…
建站知識(shí)
2026/2/22 16:17:59
Vllm-v0.11.0模型微調(diào)指南:低成本體驗(yàn)完整訓(xùn)練流程
Vllm-v0.11.0模型微調(diào)指南:低成本體驗(yàn)完整訓(xùn)練流程
你是不是也遇到過這種情況:手頭有個(gè)不錯(cuò)的小樣本數(shù)據(jù)集,想試試對(duì)大模型做微調(diào)驗(yàn)證想法,但公司GPU資源緊張,排隊(duì)等一周都輪不到?或者自己本地顯卡太小&am…
建站知識(shí)
2026/2/23 1:08:41
SAM3應(yīng)用分享:智能農(nóng)業(yè)的作物監(jiān)測(cè)系統(tǒng)
SAM3應(yīng)用分享:智能農(nóng)業(yè)的作物監(jiān)測(cè)系統(tǒng)
1. 技術(shù)背景與應(yīng)用場(chǎng)景
隨著人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的深入應(yīng)用,精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)正逐步從概念走向落地。傳統(tǒng)作物監(jiān)測(cè)依賴人工巡檢或基于固定閾值的圖像處理方法,存在效率低、適應(yīng)性差等問題。近年來,基…
建站知識(shí)
2026/2/23 1:08:41
Emotion2Vec+ Large時(shí)間戳命名規(guī)則:outputs目錄管理最佳實(shí)踐
Emotion2Vec Large時(shí)間戳命名規(guī)則:outputs目錄管理最佳實(shí)踐
1. 引言
1.1 項(xiàng)目背景與開發(fā)動(dòng)機(jī)
在語音情感識(shí)別領(lǐng)域,Emotion2Vec Large 模型憑借其強(qiáng)大的多語言支持和高精度表現(xiàn),已成為業(yè)界領(lǐng)先的解決方案之一。該模型基于大規(guī)模語音數(shù)據(jù)訓(xùn)練…
建站知識(shí)
2026/2/17 7:22:43
DeepSeek-R1功能測(cè)評(píng):純CPU推理的真實(shí)體驗(yàn)
DeepSeek-R1功能測(cè)評(píng):純CPU推理的真實(shí)體驗(yàn)
1. 引言:輕量級(jí)推理模型的現(xiàn)實(shí)需求
隨著大語言模型在數(shù)學(xué)推導(dǎo)、代碼生成和邏輯分析等復(fù)雜任務(wù)中的廣泛應(yīng)用,推理能力已成為衡量模型智能水平的核心指標(biāo)。然而,主流高性能推理模型普遍依…
建站知識(shí)
2026/2/17 9:37:36
物理學(xué)家所理解的熵:從熱力學(xué)、統(tǒng)計(jì)物理,到生成模型
導(dǎo)語從“萬物終將腐朽”的熵增定律出發(fā),本文系統(tǒng)梳理了熵在熱力學(xué)與統(tǒng)計(jì)物理中的嚴(yán)格定義,展示其如何作為連接微觀與宏觀的核心橋梁,并進(jìn)一步走向量子體系、非平衡過程,乃至生成式人工智能模型,揭示熵在理解復(fù)雜系統(tǒng)與…
建站知識(shí)
2026/2/18 11:38:42
三菱PLC非標(biāo)設(shè)備程序打包(三十四個(gè)) 程序都已經(jīng)實(shí)際設(shè)備上批量應(yīng)用,程序成熟可靠,借鑒價(jià)值高...
三菱PLC非標(biāo)設(shè)備程序打包(三十四個(gè))
程序都已經(jīng)實(shí)際設(shè)備上批量應(yīng)用,程序成熟可靠,借鑒價(jià)值高,程序都有注釋,用的三菱FX5U、FX3U和Q系列plc,包括非標(biāo)轉(zhuǎn)盤機(jī)、組裝機(jī)、熱熔機(jī)、壓合機(jī)、包裝機(jī)、CC…
建站知識(shí)
2026/2/18 8:13:00
BGE-Reranker-v2-m3為何需要rerank?RAG流程優(yōu)化實(shí)戰(zhàn)解析
BGE-Reranker-v2-m3為何需要rerank?RAG流程優(yōu)化實(shí)戰(zhàn)解析
1. 引言:RAG系統(tǒng)中的“搜不準(zhǔn)”問題與重排序的必要性
在當(dāng)前主流的檢索增強(qiáng)生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)架構(gòu)中,向量數(shù)據(jù)庫通過語義嵌入&#…
建站知識(shí)
2026/2/22 4:39:49

