本文介绍了深度学习模型在训练和部署阶段的内存估算方法。训练阶段需计算模型参数量、优化器状态、梯度和激活值的内存占用，总内存约为这些部分之和。部署阶段则主要考虑量化后的模型参数和推理时的激活值内存，通常比训练阶段少50%-75%。文章提供了PyTorch、TensorRT等工具的具体实现代码，帮助开发者准确评估内存需求。

Jina.AI DeepSearch是一个多阶段研究优化系统，通过结构化流程进行深度信息检索与分析。系统首先进行参数预处理和语言/Schema初始化，随后构建上下文容器与生成器。核心采用主循环机制，包含"计划→行动→评估→记忆"的状态机流程，支持五种主要动作：访问网页(visit)、搜索(search)、直接回答(answer)、反思规划(reflect)和编码协助(codin

摘要 DeepResearch智能体是新一代能够自主上网搜索、整合信息的AI系统，代表从传统搜索向"提问-自动研究-结论"的范式转变。目前主要有两种技术路径：基于强化学习(RL)的端到端训练方案和基于提示词设计的模块化方案。RL方案通过真实网络环境训练模型掌握检索推理策略，具有更强的自主性和稳健性，如OpenAI DeepResearch、阿里通义DeepResearch等产品

CentOS是一种基于Red Hat Enterprise Linux（RHEL）的开源操作系统，因此与其他基于Linux的系统共享很多相似的命令。以下是一些在CentOS上常用的命令。这只是一小部分CentOS上可能用到的命令，具体的使用方式和参数可以通过命令后加上。此外，你也可以查阅相关文档来深入了解每个命令的用法和选项。

在系统变量的Path路径下加入Go语言的bin的路径（如果没有配置默认在C:\Program Files\Go\bin路径下），这样就可以在任何位置正常运行go语言了。新建.go文件，这里应该有下角会有提示安装包，请install all，这里因为之前配置好镜像路径，所以应该不会报错。如上图，网站上教了一个配置方法，但是这个只能短期配置下载go的路径，为了一劳永逸，这里教一个别的方法。，如果网站失

Jina.AI DeepSearch是一个多阶段研究优化系统，通过结构化流程进行深度信息检索与分析。系统首先进行参数预处理和语言/Schema初始化，随后构建上下文容器与生成器。核心采用主循环机制，包含"计划→行动→评估→记忆"的状态机流程，支持五种主要动作：访问网页(visit)、搜索(search)、直接回答(answer)、反思规划(reflect)和编码协助(codin

请注意，你可能需要使用管理员权限运行命令提示符，具体方法是右键单击命令提示符图标并选择“以管理员身份运行”。并且‘pip’已经添加到了系统的环境变量中。如果你使用的是虚拟环境，确保你已经激活了虚拟环境。首先打开命令行终端或命令提示符（Command Prompt），win+R打开运行面板，输入cmd。文件是Python的二进制分发格式，通常用于更快地安装Python包一般可以在官网下载得到。在Py

Hugging Face 是一家专注于自然语言处理（NLP）技术的公司，以其开源贡献和先进的机器学习模型而闻名。该公司最著名的产品是 Transformers 库，这是一个广泛使用的 Python 库，它提供了大量预训练模型，如 BERT、GPT-2、T5 和其他模型，这些模型可以用于各种 NLP 任务，如文本分类、情感分析、文本生成等。Hugging Face 还提供一个在线平台，允许社区成员共

在机器学习和深度学习中，一个良好的开发环境能够显著提高工作效率。本篇博客将详细介绍如何在新的Linux系统（以Ubuntu为例）上进行模型环境的配置，包括基础系统设置、Python虚拟环境搭建、常用库的安装以及GPU驱动和CUDA的安装等。

注意安装对应版本的pytorch-crf。