详细解释了PEFT库中的LoRA微调方法源码

知识蒸馏（KD）被广泛用于通过训练较小的学生模型来压缩教师模型，以降低推理成本和内存占用。然而，当前用于自回归序列模型的KD方法存在训练期间看到的输出序列与学生在推理期间生成的输出序列之间的分布不匹配的问题。为了解决这个问题，我们引入了广义知识蒸馏（GKD）。GKD不是仅仅依赖于一组固定的输出序列，而是利用老师对这些序列的反馈，在学生自生成的输出序列上训练学生。与监督式KD方法不同，GKD还提供了

使用mmsegmentation对mask2former进行微调，并在西瓜数据集和组织肾小球数据集上进行演示

在kaggle平台上使用P100 GPU微调Hugging Face中图像分类模型vit-base-patch16-224

超轻量级目标检测模型NanoDet-Plus微调、ONNRuntime部署保姆级教学！

使用NNI框架对BERT模型进行粗剪枝、蒸馏与微调

YOLOV5训练模型问题记载

本文主要介绍了MMDetection的训练与测试过程，在数据集Dog and Cat Detection上微调了RTMDet模型，解析了RTMDet模型，最终模型指标bbox_mAP达到了0.952。

习题习题2.1   试将下述非线性的0-1规划问题转换成线性的0-1规划问题maxz=x1+x1x2−x3max z = x_1+x_1x_2-x_3maxz=x1​+x1​x2​−x3​s.t.={−2x1+3x2+x3≤3xj=0或1,  j=1,2,3s.t.=\begin{cases}-2x_1 + 3x_2+x_3 \leq 3\\x_j = 0 \text{或}1,