通过LoRA微调Whisper模型，您能以极低资源开销优化中文语音识别流程。关键步骤包括：准备中文数据集、应用LoRA适配器、高效训练和WER评估。此方法不仅适用于中文，还可扩展到其他语言。实验时，建议从较小秩（如$r=8$）开始，逐步调整。PEFT库简化了实现，使高级微调更易上手。

公式上，一个多模态输入模型可写为： $$ \hat{y} = \text{softmax}(W \cdot [\text{Embedding}(text) + \text{CNN}(numerical)] + b) $$ 其中$W$和$b$是权重参数，$\text{softmax}$函数用于概率输出。数学上，一个简单的预测模型可以表示为： $$ y = f(x) + \epsilon $$ 其中$

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Llama 2是Meta发布的开源大型语言模型，广泛应用于自然语言处理任务。昇腾NPU（Neural Processing Unit）是华为的AI加速芯片，专为高效推理设计。在昇腾NPU上运行Llama 2可以显著提升推理速度，例如减少延迟$T_{\text{latency}}$，并优化资源利用率。本指南将帮助您从零开始部署和优化模型。通过本指南，您可以在昇腾NPU上高效运行Llama 2模型，实

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常用AI模型如卷积神经网络（CNN），其损失函数为： $$ L = -\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \left[ y_i \log(\hat{y}_i) + (1 - y_i) \log(1 - \hat{y}_i) \right] $$ 其中$y_i$是真实标签，$\hat{y}_i$是预测值，$N$是样本数。例如，切割组织时，力学模型可表示为： $$ F = k \cd

公式上，一个多模态输入模型可写为： $$ \hat{y} = \text{softmax}(W \cdot [\text{Embedding}(text) + \text{CNN}(numerical)] + b) $$ 其中$W$和$b$是权重参数，$\text{softmax}$函数用于概率输出。数学上，一个简单的预测模型可以表示为： $$ y = f(x) + \epsilon $$ 其中$