摘要：该脚本用于启动一个基于VLLM框架的Qwen3-30B-A3B模型推理服务。首先删除旧容器，然后启动新容器，映射端口1787到8000，挂载工作目录和模型路径。设置环境变量后，启动服务并加载LoRA适配器模块，指定最大LoRA数量和秩为64。服务监听0.0.0.0:8000，支持单实例运行。

最近发现了个大模型调用平台不错，试试吧！

摘要：该命令使用Docker运行一个名为"sft"的容器，配置了8GB共享内存和指定GPU设备。容器映射8000端口，挂载模型目录，并基于sglang镜像启动Python服务器。服务器参数包括模型路径、主机地址、服务名称、端口号等，启用了FlashAttention推理后端、请求日志和性能监控功能，同时设置了静态内存占比为85%。该配置适用于高性能模型推理服务部署。

例如，1 XOR 1 = 0，1 XOR 0 = 1，0 XOR 0 = 0，0 XOR 1 = 1。如果我们把这个问题看作是一种二元分类问题，其中对应的标签为1表示z=1，标签为0表示z=0，那么这个问题就是一个非常简单的分类问题。然后，我们定义了神经网络的结构：输入层包含2个节点，隐藏层包含2个节点，输出层包含1个节点。每个节点会接收前一层节点的输出作为输入，并对其进行加权求和和激活函数处理，

《易经AI小程序开发实录：7天打造"易师傅"决策助手》 一位开发者利用OpenClaw AI框架，仅用7天独立完成了"易师傅"易经决策小程序的开发。这款小程序通过三次抽签生成卦象，由AI提供温暖智慧的解读，为用户提供决策参考。开发者借助AI助手完成了从架构设计、UI开发到API对接的全流程，效率提升3倍。小程序采用古风设计，流式输出AI解读，注重用户体验。项

python开发中，需要经常用到日志模块，这一块如果写会比较好呢，下面是该模块的比较规范的写法import loggingLOG_LEVEL = logging.INFOLOG_DIR = "log"LOG_FILE = "info.log"def get_logger(name, log_file=LOG_FILE, level=LOG_LEVEL):logger = logging.getLo

1、如果安装paddlepaddle-gpu==2.0.0，然后启动，可能会出现如下问题python3.6 tools/infer/predict_system.py--image_dir "big.png" --det_model_dir "inference/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer" --rec_model_dir "inference/ch_ppocr_

不管是上学的学生、上班的打工仔、独立创业的小奋青，如果需要AI技术方面的培训、支撑、开发，都可以联系我，我的联系方式在博客个人简介里面有提。经常翻看我博客的人知道，我博客会不定期更新一些新知识，对于需要自媒体创作知识的、出版刊物的，也可以联系我。

从上面的代码可以看出，我们使用qwen和bge-zh模型可以实现本地下载模型的RAG方案，知识库里面的内容也可以实现中文问答，这非常有利于我们进行私有化部署方案，从而扩展我们的功能。

在进行大模型训练的时候，往往需要用到多张GPU卡，如何实现多卡的管理和监控，这是一个比较好的话题，下面介绍一个小工具。