LoRA（低秩自适应）是一种高效的模型微调方法，其核心思想是利用低秩矩阵近似权重更新。它通过冻结预训练模型的主权重矩阵W，并引入两个低秩矩阵A（降维）和B（升维）作为旁路分支，学习任务特定的增量更新（ΔW=BA）。训练时仅优化A和B，大幅减少参数量（如仅需原参数的2%）。B初始化为零确保训练平稳开始，最终增量可合并回W实现无损推理。LoRA的设计借鉴残差思想，主路保留通用知识，旁路学习精细调整，实

本文分析了深度学习模型训练过程中的显存占用情况，重点介绍了ZeRO-3优化技术。在训练过程中，显存主要存储模型参数、梯度和优化器状态，其中优化器状态（如Adam优化器的动量、方差等）占用最大。采用混合精度训练时，还需额外存储FP32主参数副本，使得优化器状态总量可达模型参数量的3倍。动态部分包括与batch大小线性相关的激活值和临时梯度缓存。ZeRO-3技术通过将优化器状态、梯度和参数分区存储在多

若是填入的方式，一定注意名称的正确填写，可使用命令【ollama list】查看ollama下载的模型。：支持多种文档格式（如 Word、PDF、Excel、Markdown 等）的导入，自动完成文本预处理、向量化和问答分割，节省手动训练时间。OneAPI 是一个统一的接口管理与分发系统，旨在通过提供一个单一、统一的接口，简化对多个后端服务或数据源的访问。在下图中【语义检索】中，可以进一步勾选，这

本项目的最新版本中可使用 Xinference、Ollama 等框架接入 GLM-4-Chat、 Qwen2-Instruct、 Llama3 等模型，依托于 langchain 框架支持通过基于 FastAPI 提供的 API 调用服务，或使用基于 Streamlit 的 WebUI 进行操作。如果你只需要一个专注于 Python 项目的依赖管理和打包工具，希望获得更好的依赖解析能力和更简洁的工

截止到目前，目标检测的功能还是yolo模型落地性更强。但大模型也已经全面开花，所以也尝试下使用大模型来完成目标检测的训练，看看其效果如何，看看它在目标检测上有怎样的优势。本次选用qwen2.5-VL，（qwen2.5-VL的简单介绍）一开始使用github上阅读性强的工程训练，总觉得差些意思。于是决定自己手搓个大模型训练推理工程，emm…，预测效果也是差强人意。兜兜转转还是使用个高star的工程，

【与其他方法的对比讨论】先前的研究通过探索 不同标签分配方式 来加速训练收敛并提升网络性能。除了后处理环节，YOLO模型架构本身也给效率与精度的平衡带来了巨大挑战。模型架构存在不可忽视的计算冗余和能力局限，制约了其在实现高效性能方面的潜力。本文旨在从效率与精度双重视角，对YOLO模型架构进行整体性优化设计。 【效率驱动模型设计】YOLO的组件包括主干、下采样层、具有基本构建块的阶段以及头部。主干的

在vscode下面终端界面中，点击【PORTS】，保证里面的 【PORT】和【Forwarded Address】的端口号是相同的。本篇博客记录下自己在配置joyagent的过程，以【手动初始化环境，启动服务】为例，后端调用的deepseek-chat大模型。当确保上面的异常都排除完后，出现【“任务执行失败，请联系管理员”】，这个时候就要排查 MCP客户端是否能正常被调用。若端口被占用，清除对应的

1 深度学习的工作环境，一般流程安装好conda创建虚拟环境并且激活conda create -n pytorch python=3.6source activate pytorch.需要知道，使用conda命令安装库时，会安装其他的依赖库(或相关库)，而且这些库也有默认的版本。所以在多个库相互兼容的情况下，想要安装指定版本的库，可以使用pip进行单独安装2 安装pytorch进入pytorch官

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