YOLOv11-智能体 YOLOv11和大模型结合，实现根据输入和图片内容，自动选择模型，识别出结果，分析结果，给出建议。

【代码】dify api(python)

Flask项目+YOLOv11模型+部署在阿里云服务器上(宝塔控制面板)+uniapp微信小程序

1.准备好阿里云服务器和宝塔面板。3.测试(密码账号在详情里面)2.安装frp服务端。

YOLOv11-智能体 YOLOv11和大模型结合，实现根据输入和图片内容，自动选择模型，识别出结果，分析结果，给出建议。

后端启动代码 python。

dify api上传图片 终于克服了 接下来就是接收图片

6.把flash_attn-2.7.3+cu11torch2.2cxx11abiFALSE-cp311-cp311-linux_x86_64.whl放到代码根目录下。5.安装 flash_attn-2.7.3+cu11torch2.2cxx11abiFALSE-cp311-cp311-linux_x86_64.whl。10.修改dota8.yaml代码。11.运行train.py训练模型。9.打开

1.打开宝塔面板安装docker。2.安装deepseek。

我是个初学者，这个周末学习了目标检测，跑别人的模型到自己训练模型，收获不少，在这里分享学习心得，希望对大家有帮助。