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当模型太大，或者参数太多的情况下，为了加快训练速度，经常会使用GPU来进行训练。2、把模型参数和input数据转化为cuda的支持类型。是深拷贝，data是取值，是浅拷贝。的效果和data的相似，但是。3、在GPU上计算结果也为。1、判断GPU是否可用。的数据类型，需要转化为。

大数据课程需要搭建Hadoop分布式集群，在这里记录一下搭建过程。

我们在运行程序时，有的程序花费时间较多，但我们总不能一直看着程序运行，所以我在这里记录一下，Linux服务器如何后台运行我们的脚本程序。

本文主要介绍Xinference框架的使用方式，使用的环境是ubantu官方教程。

有时候我们的数据保存在csv文件中，但是想要更加直观的看出数据的好坏，最好利用matplotlib来画出曲线图。

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Unsloth是一个专注于优化大型语言模型（LLMs）微调效率的开源框架，旨在显著提升训练速度并降低显存占用，使得在资源有限的硬件（如单张消费级GPU）上高效微调大模型成为可能。下面我将使用阿里最新的Qwen3模型进行微调训练。

基于百度AI智能的人脸识别实现人脸注册与登录一、后端1.1、引入sdk<!-- 人脸识别 sdk--><dependency><groupId>com.baidu.aip</groupId><artifactId>java-sdk</artifactId><version>4.15.1</version&gt

最近在做神经网络相关的实验，为了方便神经网络参数是否变化，学习一下TensorBoard可视化网络的参数的方法，这里使用pytorch实现。