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本文介绍了如何使用SiliconFlow API调用语言模型和图文多模态模型。首先需安装openai和pillow库。语言模型调用示例展示了如何通过DeepSeek-V3模型获取关于中国大模型行业2025年发展的分析。图文模型部分详细说明了如何将本地图片转换为WebP格式的Base64字符串，并通过GLM-4.5V模型进行OCR识别。两个示例均采用流式响应处理，支持实时输出结果。文中的代码片段可直

本文介绍了在本地部署阿里巴巴Qwen团队研发的多模态大模型Qwen3-VL-8B-Thinking的完整流程。该模型具备强大的视觉语言理解能力，支持图像、视频、OCR等多模态处理。文章详细阐述了本地化部署的优势（数据安全、成本可控、低延迟响应）、GPU资源规划方法，并重点推荐使用vLLM框架进行部署，因其具备高吞吐量、高效内存管理等特性。安装指南部分提供了NVIDIA驱动、CUDA Toolkit

一、问题描述最近跑一些pytorch代码的时候遇到很多都是采用pytorch的分布式torch.distributed来训练的，相比于传统的nn.DataParallel，使用分布式的训练方式可以显著提升GPU使用率， 从而加快训练速度。一般常见的pytorch分布式训练命令如下：$ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1$ python -m torch.distribu

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