PyTorch深度学习实战（54）——使用TorchScript和ONNX导出通用PyTorch模型

基于vLLM部署Gemma-4-E2B多模态大模型和调用API 服务

基于vLLM的推理引擎大幅提升模型响应速度，FastAPI接口可直接集成到业务系统中，适用于智能问答、图片分析、多模态交互等实际应用场景。多模态大模型，实现图片+文本的多模态问答功能，并通过FastAPI封装为可视化API服务，最终完成本地接口测试。服务启动后，自动加载Processor和Gemma模型到GPU，加载完成后可接收外部请求。成功部署Google Gemma-4-E2B-it多模态大模

PyTorch手写数字识别实战包：含训练好的CNN模型、完整可运行代码与MNIST数据集

直接下载就能跑的PyTorch手写数字识别项目，基于经典MNIST数据集，内置LeNet风格卷积神经网络结构。包含预处理脚本、训练主程序cnn_mnist_pytorch.py、已训练完成的模型参数modelpara.pth（准确率95%+），以及标准MNIST数据目录（raw/和processed/子文件夹）。所有代码带中文注释，无需额外安装或修改路径，Python环境配好PyTorch后即可一