大模型训练需要多机多卡协同，主要采用数据并行、模型并行和混合并行三种方法。数据并行通过AllReduce同步梯度，模型并行将模型拆分到不同设备，混合并行则结合两者优势。优化技术包括ZeRO内存优化、梯度检查点和高效通信等。实际部署需考虑硬件配置、批量调整和容错机制，并通过性能监控工具持续优化。合理选择并行策略可在数百GPU上高效训练千亿参数模型。

多模态模型通过视觉编码器（如CNN或ViT）提取图像特征，将其映射到共享嵌入空间并与文本对齐。模型利用跨模态注意力机制实现图像理解，支持分类、生成和推理任务。核心是通过对比学习对齐图像与文本语义，依赖大规模预训练优化参数。例如，处理"海滩日落"图片时，模型能识别场景元素并回答相关问题。

特性cv::remap输入参数相机内参 + 畸变系数预计算的映射表 (map1, map2)计算开销每次调用都重新计算映射表，效率较低映射表预先计算，适合多帧复用，效率高灵活性仅支持标定参数定义的畸变校正支持任意几何变换（如畸变、旋转、缩放等）适用场景单次图像处理或简单应用实时视频处理、需自定义映射的复杂场景。

视觉编码器和投影器是多模态系统中的核心组件。视觉编码器（如CNN或ViT）将图像转换为高维特征向量，提取语义信息；投影器则将这些特征与文本等其他模态映射到共享空间，消除模态差异。二者协同工作，通过端到端训练实现模态对齐，提升多模态任务（如检索、生成）的性能。典型的应用包括CLIP等模型，其中视觉编码器提取特征，投影器确保跨模态语义一致性。

Ollama 支持通过 Modelfile 自定义语言模型，用户可以指定基础模型、调整推理参数、定义系统提示词等。操作步骤包括：创建包含配置的 Modelfile（如设置 temperature 参数和系统提示），使用 ollama create 构建自定义模型，并通过 ollama run 运行。还支持高级功能如添加 LoRA 适配器、自定义对话模板等。构建的模型可分享到 Ollama 仓库或通

本文介绍了如何搭建Dify调用本地Stable Diffusion API的工作流。主要内容包括：1)准备SD API服务，验证接口可用性；2)在Dify中配置HTTP请求节点处理图片生成；3)设置数据处理和输出节点。关键注意事项涉及网络配置、安全加固和性能优化，建议启用xformers加速并设置合理超时。调试时可使用Postman测试API，查看SD日志定位问题。首次运行时建议从简单提示词开始测

大模型的指令跟随是指大型语言模型理解并执行用户指令的能力，使其能灵活完成问答、创作等任务。其核心是通过预训练学习语言模式，再经指令微调优化响应准确性。应用广泛，如写作、编程等，但需清晰指令以避免偏差。该功能依赖统计学习而非真实理解，用户可通过优化指令提升效果。

RAG是“外挂知识库”，灵活但依赖检索质量。微调是“内化知识”，专业但成本高。根据任务需求、数据动态性和资源条件，选择合适方案或组合策略，才能最大化模型效果。

意图识别是自然语言处理的核心任务，旨在理解用户输入背后的目的。大模型通常将其视为分类问题，通过预训练和微调实现高准确率。关键技术包括文本嵌入和分类决策，数学上建模为多类分类问题。应用场景广泛，如客服、智能助手等，但面临歧义性、数据依赖等挑战。未来趋势包括多模态输入和零样本学习优化。

【代码】libtorch + cuda12.5 cmake配置。