【代码】【T2Retrieval C_METB数据集 RAG召回测试数据集】

本文介绍了PaddleOCRVL的安装与使用方法。安装需通过pip安装指定版本的paddlepaddle-gpu、paddleocr和safetensors包。使用时可选择是否启用文档方向分类、文本矫正和版面检测功能，通过predict方法处理图像后，可输出结构化结果或保存为json/markdown格式。此外还提到可通过vllm/sglang进行docker和cli两种部署方案，但未展开具体内容

本文介绍了使用火山引擎进行批量推理的详细步骤指南。首先需要注册账号并准备好JSONL格式的数据集，确保数据符合规范要求。然后创建对象存储桶用于存放数据，在控制台提交批量处理任务。最后强调任务完成后要及时下载结果并删除存储桶以避免产生费用。整个流程处理速度快，适合需要批量推理的场景。文档提供了相关操作界面截图和代码示例，并附有各个环节的官网链接方便操作。

FunASR是一个由阿里巴巴达摩院开发的开源语音识别工具包，旨在为学术研究和工业应用提供桥梁。它支持多种语音识别功能，包括语音识别（ASR）、语音端点检测（VAD）、标点恢复、语言模型、说话人验证、说话人分离和多人对话语音识别。FunASR提供了便捷的脚本和教程，支持预训练模型的推理与微调，帮助用户快速构建高效的语音识别服务。支持各种音视频格式输入，可以把几十个小时的长音频与视频识别成带标点的文字

Ollama是建立在llama.cpp开源推理引擎基础上的大模型推理工具框架。得益于底层引擎提供的高效模型推理，以及多硬件适配，Ollama能够在包括CPU、GPU在内的，不同的硬件环境上，运行各种精度的GGUF格式大模型。通过一个命令行就能拉起LLM模型服务。ModelScope社区上托管了数千个优质的GGUF格式的大模型（包括LLM和视觉多模态模型），并支持了Ollama框架和ModelSco

摘要： 《Gemini 3 Prompting: 通用场景最佳实践》总结了Gemini 3 Pro相比2.5版的显著提升，并提供核心优化原则：指令需精准简洁，保持结构一致性（推荐XML/Markdown标记），多模态输入需明确关联，长上下文指令应置于末尾。关键策略包括显式任务分解（先规划再执行）、自检输出（核对用户意图与假设）、工具调用前的预计算说明，以及自主代理模式（持续解决问题直至完成）。建议

本文介绍了使用marker-pdf工具进行PDF文本提取的步骤。首先通过conda创建python3.12虚拟环境并安装依赖，然后下载预训练模型。核心代码展示了如何使用PdfConverter转换PDF文件，提取文本内容并打印输出。该方法需要GPU加速处理大模型，所有模型权重会缓存在本地指定目录中。整个流程包括环境配置、模型下载和文本提取三个主要步骤，最终输出PDF文件的文本内容。

【linux 安装cuda 完整可行过程 cuda_11.4.2例子】

本文详细解析了三种注意力机制：多头注意力（MHA）、多查询注意力（MQA）和分组查询注意力（GQA）。核心区别在于如何分配注意力头数量，主要解决Transformer模型在推理阶段的显存占用和带宽瓶颈问题。MHA表达能力最强但显存占用高；MQA显存占用最小但性能损失较大；GQA作为折中方案，在保持接近MHA性能的同时大幅降低显存需求。现代大模型（如LLaMA-2/3）普遍采用GQA，因其能平衡推理

本文介绍了PaddleOCRVL的安装与使用方法。安装需通过pip安装指定版本的paddlepaddle-gpu、paddleocr和safetensors包。使用时可选择是否启用文档方向分类、文本矫正和版面检测功能，通过predict方法处理图像后，可输出结构化结果或保存为json/markdown格式。此外还提到可通过vllm/sglang进行docker和cli两种部署方案，但未展开具体内容