考虑到深度学习训练过程都有一套约定成俗的流程，鄙人借鉴Keras开发了一套基础训练库： Pytorch-Base-Trainer(PBT)； 这是一个基于Pytorch开发的基础训练库，支持以下特征：

深度学习端上部署工具tvmcaffe2pytorch-mobiletf-litepaddle-litetensorRTncnn（腾讯）mace（小米）mnn（阿里）tf-litetensorflow，开源tesnorflow checkpoint/bp/fronzen graphAndroid/ios/arm64通用性最强，与 tensorflow 适配完美，不过性能一般roadmap 中预计年底

本文介绍了使用LLaMA-Factory微调多模态大模型Qwen3-VL的全流程。首先配置NVIDIA显卡驱动，确保显存满足要求（12G以上）。然后通过LLaMA-Factory进行模型微调，包括数据准备、参数设置和训练启动。微调完成后，将LoRA适配器与基础模型合并导出完整模型。最后使用vLLM部署服务，并提供了API调用示例进行多模态对话测试。整个过程涵盖了从环境配置到模型部署的完整链路，适用

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摘要 本文介绍了如何使用MCP协议构建网页浏览智能体，实现自动化的网页内容抓取与总结。通过MCP协议连接AI模型与外部工具，项目采用Playwright浏览器控制层，解决了AI应用中的知识时效性和操作自动化问题。文章详细展示了环境搭建、服务器配置、核心代码实现以及性能优化策略，包括内存管理和请求优化。该智能体可应用于竞品监控、学术研究等多种场景，并针对反爬虫机制、动态内容加载等挑战提供了解决方案。

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