2、VGG采用了pre_training的方式，先训练级别简单（层数较浅）的VGG Net的A级别网络。： Alex 人名命名，在ImageNet的竞赛中，刷新了image classification的记录。组成：5个卷积层和3个全连接层组成的，深度总共8层，针对1000类的分类问题。trick：数据增广、： 输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层这五个经典部分。激活函数（解决深网络梯度消失问

使用 Docker + vLLM 在本地服务器部署 Hugging Face 模型，并通过 OpenAI 兼容接口访问。8000。

【代码】VSCode 调试时找不到相对目录文件。

cp conf/.env.dist conf/.env # 根据自己的需要，修改配置保存即可。

有三种方式：Dockerfile 启动、docker-compose启动、通过命令行我采用的是docker-compose.yml　的方式，大家可以自己玩一玩其他的两种方式，

我的Dockerfile 内容如下。

我的Dockerfile 内容如下。

【代码】docker: Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]].

2、VGG采用了pre_training的方式，先训练级别简单（层数较浅）的VGG Net的A级别网络。： Alex 人名命名，在ImageNet的竞赛中，刷新了image classification的记录。组成：5个卷积层和3个全连接层组成的，深度总共8层，针对1000类的分类问题。trick：数据增广、： 输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层这五个经典部分。激活函数（解决深网络梯度消失问