Qwen2-VL多模态大模型微调实战。本文我们将简要介绍基于 transformers、peft 等框架，使用 Qwen2-VL-2B-Instruct 模型在上进行Lora微调训练，同时使用监控训练过程与评估模型效果。

基于LSTM模型的股票预测任务，是领域的经典任务之一。这篇文章我将带大家使用这四个开源工具，完成从Google股票数据集的准备、代码编写、可视化训练与预测的全过程。

一个清晰、有组织的README文件对于任何项目都是不可或缺的，它不仅提高了工作效率，还能加强团队间的沟通和项目的可持续性。本文将引导你如何精心打造文件目录结构，使其既直观又具有可读性，从而提升你的项目管理技能。

MiniCPM-O-2.6 多模态大模型微调实战。本文我们将简要介绍基于 transformers、peft 等框架，使用 MiniCPM-O-2.6模型在上进行Lora微调训练，同时使用监控训练过程与评估模型效果。

本文我们将简要介绍基于 transformers、peft 等框架，使用 Qwen2-VL-2B-Instruct 模型在上进行Lora微调训练，同时使用监控训练过程与评估模型效果。

🚀 DQN实战：3分钟极速训练倒立摆控制模型 | 附完整代码+可视化训练；📌 核心技术亮点：DQN双剑合璧：融合深度神经网络与Q-Learning，通过经验回放打破数据关联性，目标网络稳定训练过程，解决高维状态空间难题；CartPole极简环境：4维状态空间+2个离散动作，完美契合入门级深度强化学习实战（附环境配置指南）

EasyR1是基于veRL的一个高效、可扩展、多模态强化学习LLM训练框架，由LLaMA Factory作者hiyouga打造，很很短的时间内获得了1.8k Star。EasyR1 受益于 veRL 的 HybridEngine 和 vLLM 0.7 的 SPMD mode，并适配了 Qwen2.5-VL 模型，在多模态几何题任务 Geometry3k 上通过 30 个 batch 的 GRPO

本文手把手教你使用 Qwen3.5-4B 基座模型，在 Chat-嬛嬛数据集上进行 SFT/LoRA

本文介绍了使用PyTRIO微调Qwen3.5-4B模型进行文本分类任务的实验。仅用200条训练数据（总消耗约0.5M token），就将验证准确率从基模型的73%提升至91%。实验在CPU环境下完成，通过PyTRIO云服务实现模型训练，全过程仅需几分钟，成本约2.5元。文章详细展示了数据准备、训练配置、评估结果及完整代码，证实了小样本微调对提升模型性能的有效性。相关代码和数据集已在GitHub和M

TRIO：面向大模型后训练的AI基础设施 TRIO是一个面向大模型后训练的AI Infra产品，允许开发者在本地编写训练循环（数据处理、loss设计、reward计算等），同时将复杂的分布式训练、GPU调度等底层任务交给云端完成。其核心特性包括： 本地开发云端执行：在本地运行Python脚本，云端GPU执行计算 支持LoRA后训练：采用LoRA方式轻量级更新模型 训练自由度高：提供sample、f