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这是一系列先进的大型混合专家(MoE)视觉语言模型，比其前身DeepSeek-VL有了显著改进。DeepSeek-VL2在各种任务中都表现出卓越的能力，包括但不限于视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解和视觉基础。我们的模型系列由三个变体组成：DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small和，他们之间的主要区别在于基础LLM。基于DeepSeekMoE-3B 构建（
DeepSeek-Prover-V1.5是DeepSeek为Lean 4中的定理证明而设计的开源语言模型。该模型是在DeepSeekMath-Base 基础上训练出来的，该模型一共有三个版本，分别是DeepSeek-Prover-V1.5-Base，DeepSeek-Prover-V1.5-SFT和DeepSeek-Prover-V1.5-RL。虽然参数量只有7B，但是在高中水平 miniF2F
本系列是实操中踩坑无数的经验总结。上一篇完成了系统GPU驱动和CUDA的安装配置，本期安装conda创建xinference环境并安装pytorch。
DeepSeek-Coder-V2是一种开源的混合专家（MoE）代码语言模型，在特定代码任务中实现了与GPT4 Turbo相当的性能。发布了参数量分别为16B和236B的两个版本。DeepSeek-Coder-V2是从DeepSeek-V2进一步预训练来的。通过这种持续的预训练，DeepSeek-Coder-V2大大提高了DeepSeek-V2的编码和数学推理能力。DeepSeek-Coder-V
是DeepSeek推出的数学推理大模型，使用DeepSeek-Coder-v1.5-7B进行初始化，并继续对来自 Common Crawl 的数学相关tokens以及 500B 个tokens的自然语言和代码数据进行预训练。7B在不依赖外部工具包和投票技术的情况下，在竞赛级MATH基准上取得了令人印象深刻的51.7%的成绩，接近和GPT-4的性能水平。使用500B。
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配置pytorch环境（anaconda+cudn+cudnn+pytorch）含报错改正
开！将大局逆转吧！
迁移学习是指将已经在某一特定任务上训练好的模型参数应用于另一不同但相关的新任务中，以此来提高新任务的学习效率和效果。通过这种方式，迁移学习可以在目标域的数据量有限的情况下仍然取得较好的泛化能力。
神经网络的训练是一个复杂而系统的过程，涉及数据预处理、网络结构设计、损失函数定义、参数初始化、前向传播、计算损失、反向传播、参数更新、迭代训练等多个步骤。通过选择合适的优化算法和技巧，可以训练出性能优良的神经网络模型，为各种实际应用提供有力的支持。
在这篇教程中，将带你了解如何对预训练模型进行微调，这是一种强大的技术，可以让你将最先进的模型应用到你的特定任务上。微调相比从头训练模型有显著优势：它减少了计算成本，降低了碳足迹，并允许你无需从零开始就能使用先进模型。预训练模型已经在大量数据上学习了通用表示，只需要在特定任务上进行少量训练即可适应新任务。🤗 Transformers 库提供了数千个预训练模型，涵盖了各种任务。
定义参数 w，b生成一个形状为(1,)的张量，所有元素初始值为0。也就是小批量取数据。
PyTorch 默认累积梯度：这是为了支持更大的批量大小、更复杂的训练逻辑以及节省计算资源。手动清空梯度：在每次参数更新前，需要调用或清空梯度，防止梯度累积。梯度累积的用途模拟更大的批量大小。支持复杂的训练逻辑。减少参数更新的频率，节省计算资源。
方法用途根据数据创建张量，自动推断数据类型。根据形状创建未初始化的张量。创建整数类型（torch.int32）的张量。创建浮点类型（torch.float32）的张量。创建双精度浮点类型（torch.float64）的张量。创建指定数据类型的张量（推荐，更直观且灵活）。方法用途创建等间隔的整数张量。创建等间隔的浮点数张量。设置随机种子，确保实验可重复。初始化随机种子。创建标准正态分布的随机张量。创
NumPy是科学计算的瑞士军刀，适合通用数值计算。PyTorch是深度学习研究的超级工具箱，提供从张量操作到模型部署的全套解决方案。二者可通过和.numpy()方法高效协同，建议根据具体需求灵活选择！TIP：在深度学习项目中，通常使用NumPy进行数据预处理，再转换为PyTorch张量进行模型训练。
Pytorch中矩阵乘法的使用以及使用案例
是 PyTorch 提供的一个函数，用于对两个张量（tensor）进行元素级的逻辑或运算。它逐元素比较两个张量中的值，如果至少有一个是非零值（在布尔上下文中被视为。因此，当你需要对张量进行逻辑运算时，应该使用 PyTorch 提供的相应函数，如。是一个逻辑运算符，用于操作两个布尔值或表达式，它返回第一个为。如果你尝试在 Python 中对两个张量使用。），那么结果张量中对应位置的值就是。下面是一个
联邦学习实战——基于同态加密和差分隐私混合加密机制的FedAvg前言前言好久都没更新联邦学习相关内容了，这也是我更新这篇我认为非常硬核的文章的原因，这也算是实现了我在学习联邦学习半年以来的一个目标，基于混合加密机制实现联邦学习任务，这次任务使用的框架是FedAvg，在github上非常热门的联邦学习模拟实现方案，FedAvg的代码还是非常好理解的，本文的结构将主要分为三个部分，第一部分是对FedA
安装 PyTorch 时，可以选择在 CPU 或 GPU 上运行，取决于你的硬件支持和需求。CPU版本安装：CPU 版本适用于没有 GPU 或不需要使用 GPU 进行深度学习的情况。安装过程相对简单，因为没有依赖 GPU 驱动和 CUDA 的要求。GPU版本安装：如果你的计算机上有 NVIDIA GPU，并且你希望加速深度学习计算，可以安装 GPU 版本的 PyTorch。GPU 版本依赖于 CU
DeepSeek R1 的完整训练流程核心在于，在其基础模型 DeepSeek V3 之上，运用了多种强化学习策略。本文将从一个可本地运行的基础模型起步，并参照其技术报告，完全从零开始构建 DeepSeek R1，理论结合实践，逐步深入每个训练环节。通过可视化方式，由浅入深地解析 DeepSeek R1 的工作机制。
本文讲解深度学习中的卷积神经网络(LeNet)。在卷积神经网络中，我们组合使用卷积层、非线性激活函数和汇聚层。为了构造高性能的卷积神经网络，我们通常对卷积层进行排列，逐渐降低其表示的空间分辨率，同时增加通道数。
深度学习和理解训练过程中的学习和进步机制对于优化性能、诊断欠拟合或过拟合等问题至关重要。将训练过程可视化的过程为学习的动态提供了有价值的见解，使我们能够做出合理的决策。训练进度必须可视化的两种方法是：使用Matplotlib和Tensor Board。在本文中，我们将学习如何在Pytorch中可视化模型训练进度。
在本地电脑硬件条件有限情况下，只能部署些参数小点的模型，虽然很多平台也提供了免登录，可以在线把玩满血版的DeepSeek。可我们总是寄望于国内外的这些大厂，能够训练出一个参数小点，且又能比肩。这不，阿里推出了一款可以媲美（671B）的小参数模型——QwQ-32B。QwQ-32BQwQ-32B小钢炮撼动了的“江湖地位”。甭管是QwQ团队的测评结果，还是来自“民间”的吹捧。最终，我们总得自己亲身部署了
本期笔者将开启新的专栏–手把手教你入门强化学习。强化学习正在改变人类社会的方方面面，像基于强化学习的游戏AI，AlphaGo，以及最近大火的Deepseek的GRPO算法等等。所以笔者希望能带领大家走入强化学习的世界，同样笔者会尽量以通俗易懂的语言带领大家入门强化学习，当然，我的栏目还是喜欢以实践为主，本教程依旧是从入门到实践，先会简单介绍强化学习基础概念，然后会以Gym(强化学习环境库)进行一个
在当今数智化浪潮席卷全球的时代，人工智能（AI）已成为推动企业转型升级的关键力量。然而，对于众多企业来说，如何将AI技术真正落地应用，实现降本增效、创新发展，依然是一个亟待解决的难题。为此，大任智库AI应用创新团队研发了一本堪称AI应用领域的“宝典”——**与一些理论性强但缺乏实践指导的教材不同，大任智库版的讲义紧密结合企业实际痛点。比如在企业办公应用部分，详细阐述了AI如何助力企业员工提升工作效
相信在AI圈的人多多少少都看到了最近的信息：PyTorch最新2.1版本宣布支持华为昇腾芯片！
强化学习把学习看作一个试探评价的过程，Agent选择一个动作用于环境，环境接受该动作后状态发生变化，同时产生一个强化信号（奖或惩）反馈给Agent，Agent根据强化信号和环境当前状态再选择下一个动作，选择的原则是使受到正强化（奖）的概率增大。数据预处理是机器学习过程中必不可少的重要步骤，特别是在生产环境中的机器学习，数据往往是原始、未加工和未处理过的，数据预处理常常占据整个机器学习过程的大部分时
我们与UNHub的合作，不仅是技术落地的尝试，更是职业教育模式创新的探索。随着QwQ-32B训练的推进，我们将逐步开放模型体验入口，并计划于2025年夏季学期启动首批公测。我们诚邀教育界与产业界同仁共同关注这一进程，携手在强化学习的道路上，书写产教融合的新篇章。（本文为项目预告，实际功能以最终上线版本为准）当前，您依旧可以先使用为襄阳职业技术学院专属训练的deepseek-R1、deepseek-
高效的训练循环为优化PyTorch模型奠定了坚实的基础。通过遵循适当的数据加载过程，模型初始化过程和系统的训练步骤，你的训练设置将有效地利用GPU资源，并通过数据集快速迭代，以构建健壮的模型。
本文档系统阐述襄阳职业技术学院信息技术学院大数据专业张永豪与联合库UNHub为襄阳职业技术学院开发的四款核心NLP模型架构。通过对比分析DeepSeek-R1-fix-XYTC:0908、DeepSeek-R1-fix-XYTC、Qwen-MAX-XYTC及DeepSeek-R1-XYTC的技术特性，为使用开发者提供完整的架构参考和应用指导。所有模型均基于Transformer架构优化，在响应延迟
这个项目诞生于一名职教学子对技术的热忱，也暴露出个人开发的局限性：算力瓶颈导致模型容量受限，维护窗口影响服务连续性，数据获取渠道仍需拓展……但正如DeepSeek团队所言：“大模型的未来在于场景化落地。” 我期待以此次实践为起点，与更多技术爱好者携手，共同探索人工智能赋能职业教育的无限可能。点击下方专线链接进入襄阳职业技术学院专属DeepSeek襄阳职业技术学院专属AI模型支持 - 联合库UNHu
本系统是一个基于YOLOV12+DeepSeek的脑部肿瘤检测系统。可使用YOLOV1-YOLOV12的任意模型进行目标检测。可以实现检测图片、视频、摄像头三种方式。能够检测出正常、胶质瘤、脑膜瘤、垂体、占位性病变五种检测情况，并使用DeepSeek、Qwen等大模型对检测结果给出相关建议，并可将检测报告导出为PDF文件。另外添加可视化界面对检测结果进行可视化显示。
起猛了，Qwen发布最新32B推理模型，跑分不输671B的满血版DeepSeek R1。都是杭州团队，要不要这么卷。QwQ-32B，基于Qwen2.5-32B+强化学习炼成。之后还将与Agent相关的功能集成到推理模型中：可以在调用工具的同时进行进行批判性思考，并根据环境反馈调整其思考过程。QwQ-32B的权重以Apache 2.0 许可证开源，并且可以通过Qwen Chat在线体验。手快的网友直
国产AI的又一次突破！2025年3月6日凌晨，阿里云通义千问团队抛出一枚重磅炸弹——全新开源推理模型 QwQ-32B 正式亮相！这款仅有 320亿参数 的“小个子”，竟然在性能上直逼拥有 6710亿参数 的国产霸主 DeepSeek-R1 满血版。更令人惊讶的是，它还能在消费级显卡甚至苹果笔记本上跑起来！这不仅是一次技术的飞跃，更是国产AI从“大力出奇迹”向“精巧出智慧”转型的标志。QwQ-32B
近期的研究表明，强化学习可以显著提高模型的推理能力。例如，DeepSeek-R1 通过整合冷启动数据和多阶段训练，实现了最先进的性能，使其能够进行深度思考和复杂推理。这一次，我们探讨了大规模强化学习（RL）对大语言模型的智能的提升作用，同时推出我们。这是一款拥有 320 亿参数的模型，其性能可与具备 6710 亿参数（其中 370 亿被激活）的 DeepSeek-R1 媲美。这一成果突显了将强化学
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