LLaMA-Factory是一款开源大语言模型微调框架，支持LLaMA、ChatGLM等模型的快速适配。它提供全量微调、LoRA等多种方式，简化了模型定制过程。使用步骤包括：安装依赖、准备模型与数据（支持Alpaca等格式）、启动微调（可通过命令行或WebUI）、推理部署（支持Gradio交互）。关键功能包括：降低显存消耗（混合精度训练）、多GPU加速、数据增强。典型应用包括客服机器人、文案生成和

LLaMA-Factory的模型微调工具，在版本 LLaMA Factory, version 0.9.3.dev0，至少还是需要python3.10的，高版本的可能面临版本冲突导致无法正常安装。根据llamafactory-cli.exe version 验证命令和git版本管理的的追溯，可以看到本次安装的LLaMA-Factory的tag版本。从日志中看到，当前安装时候用的python版本是p

LLaMA-Factory提供5种大模型推理方式：1)交互式命令行对话，适合快速测试；2)Web可视化界面，支持图形化交互；3)vLLM批量推理，提升3-5倍吞吐量；4)API服务化部署，方便集成应用；5)量化推理优化，可降低显存占用70%。框架还支持多模态任务（如LLaVA），并可根据场景选择本地调试或生产级方案，其中vLLM引擎和量化技术显著提升效率。详细配置参考官方文档。

本文介绍了在Windows系统下将Python 3.11升级到3.12的详细步骤。首先建议确认当前版本并备份项目数据，然后提供三种升级方式：官方安装程序（推荐）、命令行pip升级（适合高级用户）和conda升级（适合虚拟环境）。文中还包含旧版本卸载指南、环境变量清理方法，以及多版本共存管理技巧。操作过程强调路径配置、依赖备份和环境验证，确保升级过程安全可控，最后建议在非生产环境充分测试后再正式迁移

通过本篇教程，你不仅学会了 Spring AI 的核心组件，还成功在本地搭建了 Ollama 和 Qwen 模型，并用它们运行了你的第一个 AI 应用。这为你探索人工智能的世界打下了坚实的基础。

摘要： CUDA是NVIDIA开发的GPU并行计算架构，能显著加速深度学习训练与推理。PyTorch推荐使用CUDA 12.x或11.8搭配Python 3.9+，支持最新优化特性；TensorFlow建议CUDA 11.8+TF 2.15稳定组合。关键注意事项包括驱动版本匹配、cuDNN兼容性及Python版本要求（CUDA 12.x需Python≥3.9）。大模型场景优先选择CUDA 11.8

Pandas数据分析入门指南 Pandas是Python的核心数据分析库，提供Series和DataFrame两种核心数据结构。本文介绍了Pandas的基础功能，包括数据导入导出（CSV/Excel/JSON）、数据清洗（缺失值处理/去重）、数据选择与过滤（loc/iloc索引）、数据操作（列操作/分组聚合）以及高级应用（时间序列/文本处理）。还包含性能优化技巧和电商数据分析实战案例，展示如何通过

特点说明全局建模可以一次性看全句所有词并行计算不像 RNN 要一个个处理，可以并行聚焦关键自动抓住关键内容易扩展可堆叠、可组合，非常灵活Attention 就是让模型学会“聚焦重点”的机制，就像你看书时自动划重点一样，它能帮助模型更聪明地理解输入数据的结构和语义。

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本文全面介绍JupyterLab，一个基于Web的交互式开发环境。主要内容包括：1)基础安装配置方法；2)核心功能如数据处理、可视化、机器学习的应用；3)丰富的插件生态系统，涵盖代码增强、版本控制、AI辅助等；4)高级配置包括远程访问、扩展开发和性能优化；5)前沿功能如实时协作和GPU加速。JupyterLab凭借模块化设计、多语言支持和强大的扩展能力，成为数据科学和开发领域的重要工具，文章还提供