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Jupyter Notebook直连PyTorch-CUDA-v2.6镜像,轻松调试深度学习代码 在深度学习项目中,最让人头疼的往往不是模型设计本身,而是环境配置——“在我机器上能跑”成了团队协作中的高频吐槽。明明代码逻辑没问题,却因为CUDA版本不匹配…
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把智能体真正放进连续业务交互之后,我才开始认真对待“语境污染”这个问题的。在早期Demo阶段,这个问题几乎不会暴露。用户的问题通常是单一的,目标明确,交互轮次也不多,即便上下文处理得并不严谨,模型凭借…
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Langchain-Chatchat与主流大模型集成实践:最大化GPU利用率 在企业智能化转型的浪潮中,如何让大模型真正“落地”而非停留在演示阶段,成为技术团队面临的核心挑战。尤其是在金融、医疗、制造等行业,数据隐私和响应效率的双重压力下…
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YOLOv8训练过程监控:使用TensorBoard查看指标变化 在深度学习项目中,一个常见的困扰是——明明终端日志显示损失在下降,模型却在实际场景中表现不佳。尤其是在目标检测任务里,如何判断模型是否真正“学会”了识别目标?…
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使用Miniconda-Python3.10进行社交媒体Token情感分析 在当今信息爆炸的时代,微博、推特、小红书等社交平台上每天都在产生海量的用户评论。这些看似零散的文字背后,隐藏着公众对品牌、产品甚至社会事件的真实情绪。如何从这些非结构化文本中快速、准确地…
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PaddlePaddle 张量并行:超大模型训练的底层破局之道 在千亿参数模型已成为行业标配的今天,单卡显存早已无法容纳一个完整的Transformer层。当我们在训练像ERNIE、GLM这样的中文大模型时,动辄数十GB的权重矩阵让普通集群望而却步。如何在有限硬…