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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本人工智能大作业将探讨深度神经网络模型在文本相似度计算中的应用,重点分析BERT、SentenceBERT和SimCSE三种方法。BERT利用Transformer架构实现双向上下文理解,SentenceBERT针对句子级别优化学习,而SimCSE通过对比学习框架提升无监督环境下的相似度计算性能。这些模型在信息检索、问答系统、情感分析...
通过lora-scripts等工具,个人开发者可利用LoRA技术对模型进行轻量化微调,结合细分领域数据训练专属风格模型,并在Civitai等平台出售或提供定制服务,实现低成本高回报的技术变现。关键在于数据质量、prompt设计与精准定位。
A:当前镜像基于官方预训练模型,不支持动态训练。使用 ModelScope Studio 导出训练代码准备自己的语音数据集(需标注情感标签)微调 Sambert 模型替换镜像中的权重文件并重建 Docker 镜像我们将在后续发布《基于此镜像的微调指南》,敬请关注。环境依赖复杂→ 通过容器化彻底隔离,一键启动缺乏交互界面→ 内置 WebUI,非技术人员也能轻松试用模型更新困难→ 支持自动检测并拉取最
本文介绍了基于星图GPU平台自动化部署🤖 Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct 极速对话机器人的完整方案。该镜像专为低资源环境优化,支持纯CPU运行与流式对话输出,可快速构建本地化AI助手,适用于模型微调、边缘计算及AI应用开发等场景,助力开发者高效实现轻量级智能交互系统。
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署【ollama】Phi-3-mini-4k-instruct镜像,实现本地化轻量级大模型推理。该镜像仅3.8B参数,支持CPU高效运行,适用于技术问答、Python代码生成、逻辑题求解等典型场景,满足个人开发者与企业内网低延迟、高隐私的AI应用需求。
通过对主流扩散模型的系统性评测,我们可以得出以下结论:✅Z-Image-Turbo是目前最适合中文用户的本地化AI图像生成方案之一需要频繁使用中文提示词的内容创作者追求快速迭代与高效出图的设计人员使用中低端GPU设备的个人开发者或小型团队关注国风、国潮、传统文化元素的艺术项目Z-Image-Turbo的出现,标志着国产AI图像生成模型已从“可用”迈向“好用”。它不仅解决了中文用户长期以来面临的“语
本文深入解析GPT-OSS-20B的8192 token上下文限制,探讨在16GB内存设备上高效处理长文本的优化策略。通过分块滑窗、RAG检索增强生成和层次化摘要等方法,结合系统架构设计与实战避坑指南,实现对万字文档的精准理解与响应。
回头看,Elasticsearch + Spark 的组合之所以强大,是因为它们各自专注一件事并做到极致:- Elasticsearch 搞定了“快速检索”;- Spark 搞定了“大规模计算”。而连接它们的 connector,则像一位精通双语的翻译官,让两个世界无缝沟通。当然,天下没有免费的午餐。这套架构也有代价:- 运维复杂度上升;- 数据一致性需额外保障;- 团队技能要求更高。但如果你的业
本文介绍如何利用轻量级多模态大模型Qwen3-VL-8B,赋予游戏NPC视觉感知能力。通过端到端的图文理解,NPC可识别玩家行为、记忆上下文并做出智能反应,提升交互真实感,同时支持低延迟、低显存部署,适用于游戏、客服、教育等场景。
本文探讨了使用Dify平台构建基于大语言模型的个性化推荐系统,通过RAG、提示工程与AI Agent实现冷启动精准推荐。Dify解耦推荐流程,支持可视化编排、多模型切换和快速迭代,提升推荐灵活性与可维护性,推动推荐系统从数据驱动迈向认知驱动。







