在此之前，我们已成功利用Docker与Ollama框架，在内网环境中部署了Qwen2模型。下面我们再来看一下使用Docker与vLLM框架部署Qwen2模型。

过去十年间，人工智能领域的大模型取得了飞跃式的发展。从最初的词向量表示，到能够Few-Shot（少样本）学习的千亿参数模型，再到多模态、可调用工具的最新模型，每一阶段的技术创新都推动着AI能力的里程碑式提升。本文将以通俗易懂的方式，通过研究25篇经典论文，沿时间顺序梳理大模型技术演进的关键节点，总结每个阶段具有代表性的经典工作及其里程碑意义。在深度学习兴起之前，计算机对单词的表示通常是“独热编码”

以下是 YOLOv8 训练实例分割任务的，包含「数据集准备→配置文件编写→训练代码→验证→推理→结果可视化」全流程，兼顾命令行和 Python 脚本两种方式，适配自定义数据集场景。

传统目标检测器（如DINO、Grounding DINO）在定位精度上表现出色，但缺乏复杂语言理解能力；而多模态大语言模型（MLLM）虽然具备强语言理解能力，却在精细视觉定位上存在低召回率、坐标漂移和重复预测等问题。针对这一矛盾，本文提出了Rex-Omni——一个3B参数的MLLM模型，通过三大核心设计实现了高精度定位与强语言理解的统一：1）采用量化相对坐标表示，将坐标映射为1000个特殊toke

视觉语言模型（Visual-Language Models, VLMs）是一种融合视觉信息与语言信息的多模态人工智能模型。它旨在通过同时处理图像、视频等视觉数据以及文本、语音等语言数据，实现对复杂场景的深度理解和生成。这种模型的核心在于打破视觉与语言之间的模态壁垒，使机器能够像人类一样综合运用视觉和语言能力来完成各种任务。在人工智能的发展历程中，视觉和语言一直是两个相对独立的研究领域。计算机视觉专

近日，LMDeploy 基于其强大的 PytorchEngine，增加了对华为昇腾设备的支持。这样一来，在华为昇腾上使用 LDMeploy 的方法与在英伟达 GPU 上使用 PytorchEngine 后端的方法几乎相同。因此，我们将在本期内容中为大家带来在华为昇腾设备上使用 LMDeploy 的方法。

关联参数： --layer_fusion_enable：深度融合的层不支持 dump，即*.om 转 json 文件里，属性 is_dump_available 为 0 的层不支持 dump。● 当配置--net_optimize_enable=1 时，使能所有融合规则，如果配置了-- fusion_switch_file，以配置的融合规则文件为准。● 当配置--net_optimize_enab

传统目标检测器（如DINO、Grounding DINO）在定位精度上表现出色，但缺乏复杂语言理解能力；而多模态大语言模型（MLLM）虽然具备强语言理解能力，却在精细视觉定位上存在低召回率、坐标漂移和重复预测等问题。针对这一矛盾，本文提出了Rex-Omni——一个3B参数的MLLM模型，通过三大核心设计实现了高精度定位与强语言理解的统一：1）采用量化相对坐标表示，将坐标映射为1000个特殊toke

自带的UVC摄像头帧率为30帧，分辨率最大为1920x1080，另外提供1280x720、640x480、320x240三种分辨率，图像保持1920x1080的原比例缩放，并根据新分辨率进行裁剪，例如640x480为1920x1080的图像原比例缩放到853x480，再对称裁剪到640x480。不过相应的，活体被判断为伪样本的效果相对稍差，除了正脸的情况效果很稳定，大概在15度以上侧脸时，效果就开

是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机。线性可分SVM当训练数据线性可分时，通过最大化硬间隔（hard margin）可以学习得到一个线性分类器，即硬间隔SVM。线性SVM当训练数据不能线性可分但是近似线性可分时，通过最大化软间隔（soft margin）也可以学习到一个线性分类器，即软间隔SVM。非线性SVM当训练数据线性不可分时，通过使