Qwen3-0.6B模型蒸餾：用小預(yù)算訓(xùn)練專屬輕量模型 你是不是也遇到過這樣的困境？公司業(yè)務(wù)需要一個(gè)定制化的AI模型來處理用戶意圖識別、query改寫或語義增強(qiáng)任務(wù)，但動輒幾十億參數(shù)的大模型訓(xùn)練成本太高——GPU資源貴、訓(xùn)練時(shí)間長、運(yùn)維復(fù)雜&#…

YOLO26優(yōu)化器選擇：SGD vs Adam訓(xùn)練效果對比案例 在深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程中，優(yōu)化器的選擇對模型收斂速度、最終精度以及泛化能力有著至關(guān)重要的影響。YOLO系列作為當(dāng)前最主流的目標(biāo)檢測框架之一，在其最新版本YOLO26中提供了多種優(yōu)化器選項(xiàng)&…

DeepSeek-R1部署教程：1.5B輕量模型CPU極速推理實(shí)戰(zhàn)指南 1. 引言 1.1 本地化大模型的現(xiàn)實(shí)需求 隨著大語言模型在各類任務(wù)中展現(xiàn)出強(qiáng)大能力，越來越多開發(fā)者和企業(yè)希望將模型能力集成到本地系統(tǒng)中。然而，主流大模型通常依賴高性能GPU進(jìn)行推理…

前言 在ultralytics中，導(dǎo)出的yolo11.onnx權(quán)重只有一個(gè)輸出，這無法適配瑞芯微中的解析。其需要九個(gè)輸出。通用的步驟是在訓(xùn)練完的pt文件后，利用[ultralytics_yolo11]，可參考：【YOLOv8部署至RV1126】PT轉(zhuǎn)ONNX、ONNX轉(zhuǎn)RKNN、RKNN預(yù)編譯 官方導(dǎo)出的onnx權(quán)重的輸出個(gè)數(shù)： 利用…

Z-Image-Turbo啟動報(bào)錯？supervisorctl start命令執(zhí)行失敗排查教程 1. 引言 1.1 業(yè)務(wù)場景描述 Z-Image-Turbo 是阿里巴巴通義實(shí)驗(yàn)室開源的高效AI圖像生成模型，作為 Z-Image 的知識蒸餾版本，它在保持高質(zhì)量圖像輸出的同時(shí)大幅提升了推理速度…

從照片到電影：用Image-to-Video講述視覺故事 1. 簡介：靜態(tài)圖像的動態(tài)敘事革命 在數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域，從靜態(tài)圖像到動態(tài)視頻的跨越一直是創(chuàng)作者追求的核心目標(biāo)之一。傳統(tǒng)的視頻制作依賴復(fù)雜的拍攝、剪輯與后期流程，而隨著生成式AI技…

從零開始玩轉(zhuǎn)Multisim：電子教學(xué)中的“虛擬實(shí)驗(yàn)室”實(shí)戰(zhàn)指南你有沒有過這樣的經(jīng)歷？課堂上老師講放大電路時(shí)畫了一堆波形圖，你說聽懂了，可一到實(shí)驗(yàn)課接線就冒煙；想調(diào)個(gè)靜態(tài)工作點(diǎn)，結(jié)果三極管直接燒了&#xf…

DeepSeek-R1模型蒸餾實(shí)戰(zhàn)：云端GPU快速嘗試，低成本實(shí)驗(yàn) 你是不是也遇到過這樣的情況？研究生論文要做模型壓縮方向的研究，想試試知識蒸餾、輕量化部署這些熱門技術(shù)，但實(shí)驗(yàn)室的GPU資源緊張，排隊(duì)等卡一等就是好…