最近在训练大模型，所需数据量很大，部分数据存在百度网盘，大约800G，训练机器是Ubuntu系统，没有界面，只能命令行操作。如果下载到本地，然后上传到训练机器，数据量大，太浪费时间。复制上面的网址到浏览器打开，输入百度账号，密码，短信验证码后会生成一个授权码。将授权码粘贴到此处，回车即可。注意：要等几分钟，我大概等了5分钟，就OK了。注意：保存的目录有讲究，一定要保存在【我的应用数据/hypy】这

大语言模型（LLMs）在工业缺陷检测领域的应用场景正在快速扩展，结合其多模态理解、文本生成和逻辑推理能力，为传统检测方法提供了新的技术路径。

Dify二次开发

DeepSeek-R1 是 DeepSeek 团队推出的第一代专注推理能力的大语言模型系列，包含两个核心模型：DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1。两者的核心差异在于训练流程设计：(1) 纯强化学习驱动的推理涌现DeepSeek-R1-Zero 的突破性在于验证了 无需 SFT 的 RL 路径：(2) 冷启动与多阶段训练策略为解决 R1-Zero 的缺陷，R1 引入四阶段流

Tavily Search API是专为大语言模型（LLM）设计的搜索引擎，旨在帮助开发者和自主人工智能体实现高效、精准的信息检索。3. 将搜索结果输入给大模型。2. Python代码。

工业表面缺陷检测的重要性与挑战：介绍表面缺陷的定义、影响，以及传统检测方法的局限性，引出自动化检测技术的必要性。表面缺陷检测的技术演进：从传统图像处理到深度学习的技术发展历程，使用表格对比各阶段方法的特点。基于深度学习的检测方法：详细介绍全监督、无监督和轻量化检测方法，包括典型模型架构和应用实例。工业应用案例研究：通过电池、复合材料、钢板和铝制品等领域的实际案例，展示深度学习检测技术的具体实施和效

大语言模型（LLMs）在工业缺陷检测领域的应用场景正在快速扩展，结合其多模态理解、文本生成和逻辑推理能力，为传统检测方法提供了新的技术路径。

大语言模型（LLMs）在工业缺陷检测领域的应用场景正在快速扩展，结合其多模态理解、文本生成和逻辑推理能力，为传统检测方法提供了新的技术路径。

大语言模型（LLMs）在工业缺陷检测领域的应用场景正在快速扩展，结合其多模态理解、文本生成和逻辑推理能力，为传统检测方法提供了新的技术路径。

DeepSeek-R1 是 DeepSeek 团队推出的第一代专注推理能力的大语言模型系列，包含两个核心模型：DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1。两者的核心差异在于训练流程设计：(1) 纯强化学习驱动的推理涌现DeepSeek-R1-Zero 的突破性在于验证了 无需 SFT 的 RL 路径：(2) 冷启动与多阶段训练策略为解决 R1-Zero 的缺陷，R1 引入四阶段流