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大数据笔记-大数据处理流程

3)数据清洗和预处理:收集到的数据可能包含噪声、缺失值和异常值,在入库之前,需要对数据进行清洗和预处理,以确保数据的质量和准确性。前端采集设备常常以最小数据字段集来传输数据包,特别是采取无线网络传输的,尽量让数据包小一些,当数据到了数据网关之后,可能我们会补齐一些字段,比如从设备ID映射出设备所在地址、区域、厂商等等,这些字段补齐之后去入库,方便之后数据查询分析。同时,还需要遵守相关的法律法规,保

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#大数据#架构
大模型Qwen3企业业务数据微调之初体验

本文记录了企业部署大模型技术的实践过程。业务部门因政策扶持和市场热点强烈要求部署大模型,但技术人员对投入产出比存疑。技术团队使用淘汰的Tesla P4服务器(CUDA 11.3)尝试部署时遇到vLLM等工具不兼容问题,最终采购NVIDIA L20显卡(48G显存)搭建新环境。详细记录了Python 3.12虚拟环境配置、PyTorch等基础库安装过程,以及使用LlamaFactory进行模型微调的

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#自然语言处理#人工智能#机器学习 +2
大模型Qwen3企业业务数据微调之模型导出

本文介绍了Qwen3.5-9B模型微调后的导出与部署过程。在导出阶段,详细说明了通过WebUI和命令行两种方式的导出操作,重点解决了导出过程中遇到的常见错误,包括路径配置错误、模板选择错误、库版本不兼容等问题。在部署阶段,使用vLLM创建新的虚拟环境部署模型,提供了启动脚本配置要点,包括端口设置、模型路径等关键参数。最后通过测试脚本和OpenClaw接入验证了部署的正确性,成功实现了模型的应用集成

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#人工智能
开源语音识别大模型与Qwen3-ASR

2026年开源语音识别(ASR)领域涌现多个主流模型:OpenAI的Whisper支持99种语言,生态成熟;阿里通义的Qwen3-ASR覆盖22种中文方言,精度达SOTA;阿里达摩院的Paraformer采用非自回归架构,速度快10倍;SenseVoice集成ASR、情感识别和事件检测;小红书的FireRedASR中文CER仅0.57%,精度最高;NVIDIA NeMo适合企业级流式服务。这些模型

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#语音识别#人工智能
Claude连接Penpot MCP server进行AI原型设计

本次从openspec(需求)开始,Claude Code连接Penpot MCP server, 用需求spec去驱动Penpot系统进行原型设计, 在用Claude Code连接Penpot MCP server导出Penpot生成的资产(设计)到git仓库目录penpot-assets里,最后Claude Code利用openspec和penpot-assets进行编码,生成基于Vite+V

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#人工智能
Claude连接Penpot MCP server进行AI原型设计

本次从openspec(需求)开始,Claude Code连接Penpot MCP server, 用需求spec去驱动Penpot系统进行原型设计, 在用Claude Code连接Penpot MCP server导出Penpot生成的资产(设计)到git仓库目录penpot-assets里,最后Claude Code利用openspec和penpot-assets进行编码,生成基于Vite+V

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#人工智能
Qwen3.8-27B 和 Qwen3.6-35B-A3B-FP8 能力对比

文章摘要: 本文对比了阿里云开源的两个大模型Qwen3.8-27B和Qwen3.6-35B-A3B-FP8的性能差异。Qwen3.8-27B是2026年8月发布的新一代27B参数稠密模型,在编码、推理和多模态能力上全面领先,8个基准测试得分高出3.2-12.9分。而Qwen3.6-35B-A3B-FP8是4月发布的35B参数MoE模型,采用FP8量化,每token仅激活3B参数,在推理效率、部署成

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#人工智能#语言模型
AI coding编程体验之五-Claude接入本地vLLM使用过程中的实际问题

在AI + 时代怎么保证软件工程中需要坚守的东西,如代码质量、可读性、可维护性、性能、一定的系统设计文档,需要我们去不断尝试和反思,找到合适可靠的方法论。

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#人工智能
开源视频分析大模型与Qwen3-VL

开源视频分析大模型综述 本文全面梳理了当前主流的开源视频分析大模型,包括Qwen3-VL、GLM-4V、CogVLM/CogAgent、LLaVA等,从模型架构、核心能力、参数规模等维度进行对比分析。其中,阿里云通义千问的Qwen3-VL系列凭借256K上下文支持、秒级视频索引、多分辨率自适应等特性,成为当前开源界最强的多模态模型之一;GLM-4V系列在中文优化和GUI Agent能力上表现突出;

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#开源#音视频#人工智能
开源语音识别大模型与Qwen3-ASR

2026年开源语音识别(ASR)领域涌现多个主流模型:OpenAI的Whisper支持99种语言,生态成熟;阿里通义的Qwen3-ASR覆盖22种中文方言,精度达SOTA;阿里达摩院的Paraformer采用非自回归架构,速度快10倍;SenseVoice集成ASR、情感识别和事件检测;小红书的FireRedASR中文CER仅0.57%,精度最高;NVIDIA NeMo适合企业级流式服务。这些模型

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#语音识别#人工智能
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