训练bug调试and注意事项

深度解析：大模型开源的真与假

目录大模型企业开闭源策略各异开源大模型的定义与现状开源内容的局限性通常开放的内容实际未开放的关键内容法律与商业模式的约束开源许可证的重要性大模型的定制许可证及其限制性条款商业公司对开源大模型的策略和目的建立生态系统吸引开发者提升品牌形象保持竞争优势技术创新和改进技术与协助开发的挑战训练和推理过程的资源需求差异微调和衍生模型的技术实现及其局限性开源大模型在协作开发中的局限总结大模型的发展开启了
rs勿忘初心·2025-02-28 05:39

Wireshark详解

Wireshark简介2.下载与安装1.下载地址2.安装步骤（以Windows为例）3.界面与核心功能1.主界面布局2.常用菜单功能4.过滤功能详解1.过滤类型2.常用过滤命令5.过滤命令与网络结构对应6.使用注意事项
靖节先生·2025-02-28 05:36

DeepSeek开源周第二弹：DeepEP如何用RDMA+FP8让MoE模型飞起来？

一、引言：MoE模型的通信瓶颈与DeepEP的诞生在混合专家（MoE）模型训练中，专家间的全对全（All-to-All）通信成为性能瓶颈。
曦紫沐·2025-02-28 04:03

BCT计算图论属性

gretna那种采用稀疏度序列来计算AUC曲线下面积衡量不同稀疏度下组间差异的方法大部分图论属性都与网络稀疏度取值相关，只用一个稀疏度得到的指标在我看来是不够可靠的接下来我将提供BCT工具包的一些使用注意事项
皎皎如月明·2025-02-28 04:02

利用DSPy优化LangChain RAG系统的实战指南

具体来说，DSPy编译器会在内部追踪你的程序，然后为大型语言模型（LLMs）创建高质量的提示（或为小型LLMs训练自动微调），以教会它们任务的步骤。
scaFHIO·2025-02-28 04:01

使用LangChain与GPT4All模型进行交互

核心原理解析GPT4All是基于大型语言模型（LLMs）的开源项目，通过训练大量干净的数据，能够生成高质量的对话和回答。LangChain是一种用于简化与
bavDHAUO·2025-02-28 04:28

前言：什么是大模型微调

大模型微调（Fine-tuning）是指在预训练模型的基础上，针对特定的任务或数据集进行进一步训练的过程。预训练模型通常在大规模的通用数据上训练，具备广泛的语言理解和生成能力。
伯牙碎琴·2025-02-28 04:26

技术教程 | 如何实现1v1音视频通话（含源码）

注意事项1对1娱乐社交场景方案的呼叫能力基于云信呼叫组件，技术原理一对一通话功能
网易数智·2025-02-28 03:52

游戏语音趋势解析，社交互动有助于营造沉浸式体验

OpenAI的ChatGPT语音模式将语音转语音技术变成了现实，引入了基于音频和文本信息进行端到端预训练的模型，这些模型除了文本标记外，还能原生理解和生成音频。
网易数智·2025-02-28 03:22

深度学习模型优化与医疗诊断应用突破

当前研究聚焦于迁移学习与模型压缩算法的协同创新，通过复用预训练模型的泛化能力与降低计算负载，有效解决了医疗数据样本稀缺与硬件资源受限的痛点问题。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

ZeRO分布式训练策略

ZeRO分布式训练策略详解一、核心设计原理ZeRO（ZeroRedundancyOptimizer）是微软提出的分布式训练优化框架，与传统数据并行方法不同，ZeRO通过将模型的参数、梯度和优化器状态分散到多个设备上
AIGC_ZY·2025-02-28 02:13

《揭秘机器学习中的交叉验证：模型评估的基石》

交叉验证的核心意义抵御过拟合风险在机器学习的训练过程中，模型可能会过度适应训练数据的细节和噪声，从而在新数据上表现不佳，这就是过拟合现象。交叉验证通过将数据集划分为多个子集，模型在不同子集上
·2025-02-28 01:03

轻松获取京东商品信息：商品详情API接口使用教程

本文将为您详细介绍如何使用京东商品详情API接口，轻松获取京东上的商品信息，并分享一些实用的技巧和注意事项，帮助您更好地利用这一强大工具。
lovelin+vI7809804594·2025-02-28 00:29

扩散模型基本概念

1.核心思想从最原始的DDPM来讲，扩散模型是用变分估计训练的马尔可夫链，相当于VAE+流模型。与标准化流相比，扩散模型的正向过程为预先定义的加噪过程，负责将图像x∼p(x)x\sim{p(x)}x∼
AndrewHZ·2025-02-28 00:57

利用GPT开发应用005：Codex、Turbo、ChatGPT、GPT-4

它们是通过截至2021年6月的数据进行训练的，并被描述为比之前版本更强大。到2022年11月底，OpenAI开始将这些模型称为GPT-3.5系列的一部分。  Codex系列模型
翰墨之道·2025-02-28 00:56

PyCharm中Python项目打包并运行到服务器的简明指南

PyInstaller三、打包项目打包为可执行文件另一种打包方式（使用setup.py）四、配置服务器环境五、上传可执行文件到服务器六、在服务器上运行项目配置SSH解释器配置部署上传代码在服务器上运行八、注意事项示例项目总结在现代软件开发中
傻啦嘿哟·2025-02-28 00:51

ASFF算法

这种不一致性干扰了训练过程中的梯度计算，降低了特征金字塔的有效性。4.这个问题存在的原因：当一个对象在某一层特征图中被赋值并被视为正值时，其他层特征图
神笔馬良·2025-02-28 00:21

Unity3D C#中的GetComponent详解

本文将详细解析GetComponent的用法，包括其技术细节、注意事项以及代码实现。对惹，这里有一个游戏开发交流小组，希望大家可以
Thomas_YXQ·2025-02-27 23:42

最全中文对话数据集（不定期更新）

为了提升对话系统的性能，需要大量的高质量对话数据来训练和优化模型。然而，中文对话数据相对于英文来说较为稀缺，且质量参差不齐，这限制了中文对话系统的发展。
数据猎手小k·2025-02-27 22:06

【保姆级视频教程（二）】YOLOv12训练数据集构建：标签格式转换-划分-YAML 配置 避坑指南 | 小白也能轻松玩转目标检测！

【2025全站首发】YOLOv12训练数据集构建：标签格式转换-划分-YAML配置避坑指南|小白也能轻松玩转目标检测！
一只云卷云舒·2025-02-27 21:03

DeepSeek全栈接入指南：从零到生产环境的深度实践

第一章：DeepSeek技术体系全景解析1.1认知DeepSeek技术生态DeepSeek作为新一代人工智能技术平台，构建了覆盖算法开发、模型训练、服务部署的全链路技术栈。
量子纠缠BUG·2025-02-27 21:30

UniApp 按钮组件 open-type 属性详解：功能、场景与平台差异

文章目录引言一、open-type基础概念1.1核心作用1.2通用使用模板二、主流open-type值详解2.1contact-客服会话功能说明平台支持代码示例2.2share-内容转发功能说明平台支持注意事项
前端小雪的博客.·2025-02-27 19:12

2025，AI变现有哪些机遇与挑战？

与此同时，我国大模型领域仍然存在多方面痛点，例如：云端训练成本高、高端算力存在“卡脖子”风险、优质数据匮乏、人才缺口、AI算法开源生态仍需强化、数据安全和隐私问题等等，仍是市场
Imagination官方博客·2025-02-27 19:41

haclon模板匹配

*打开窗口dev_open_window(0,0,512,512,'black',WindowHandle)*显示图像（用于创建模板的图像）read_image(Image,'D:/训练照片/4.png
CallZhang210·2025-02-27 18:30

深入探索Python嵌套字典：查找与遍历技巧

嵌套字典：查找与遍历技巧文章由来深入探索Python嵌套字典：查找与遍历技巧1.引言Python字典的重要性嵌套字典的概念2.嵌套字典基础什么是嵌套字典创建和访问嵌套字典创建嵌套字典访问嵌套字典修改嵌套字典注意事项
Python老吕·2025-02-27 17:56

自编码器（Autoencoders）

通过训练，自编码器能够学习数据的有效表示，常用于降维和特征提取。相比于独立模型，它的输入输出更灵活，且可以在输入完成后在完成解码。
路野yue·2025-02-27 17:55

深度学习重要论文阅读笔记 ResNet （2025.2.26）

文章目录问题背景数据预处理神经网络模型模型性能知识点积累英语单词积累问题背景随着神经网络变得更深（层数变多），模型的训练过程也会变得更加困难。
北岛寒沫·2025-02-27 16:50

大语言模型原理与工程实践：Transformer 大语言模型预训练

大语言模型原理与工程实践：Transformer大语言模型预训练关键词：大语言模型、预训练、Transformer、自监督学习、计算资源、数据处理文章目录大语言模型原理与工程实践：Transformer
AI天才研究院·2025-02-27 16:18

大模型核心技术原理: Transformer架构详解！

严格意义上讲，GPT可能不算是一个模型，更像是一种预训练范式，它本身模型架构是基于Transformer，但GPT引入了“预测下一个词”的任务，即不断通过前文内容预测下一个词。
大模型猫叔·2025-02-27 16:13

大模型最新面试题系列：深度学习基础（二）

过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在未见过的测试数据上表现不佳。当模型容量较低时，模型可能无法学习到数据中的复杂模式，导致欠拟合，即在训练集和测试集上的表现都较差。
人肉推土机·2025-02-27 15:08

Shell Script 编程笔记

考虑下面两个场景：场景一：我们在训练深度网络模型过程中保存了10个不同epoch模型。我们希望通过测试集验证每个模型的性能。
huangpg丶·2025-02-27 14:04

DeepSeek 高阶应用技术详解（4）

1.引言在前三篇中，我们探讨了DeepSeek的基础功能、分布式训练、模型优化、模型解释性、超参数优化以及AutoML的应用。
Evaporator Core·2025-02-27 14:33

DeepSeek开源周合集

FlashMLA，核心成就：GPU带宽利用接近理论极限，算力利用效率翻倍；周二：DeepEP，一个高效的MOE架构专家并行通信库：支持高效且优化后的全对全通信使用NVlink和RDMA进行节点内和节点间通信用于训练和推理填充的高吞吐量内核用于推理解码的低延迟内核原生支持
Vip.Gong·2025-02-27 14:03

记一次pytorch训练loss异常的问题

记一次pytorch训练loss异常的问题问题描述使用mmdetection框架训练时，某项loss出现异常大的值，比如1781232349724294.000。这个问题只在多卡训练时才会出现。
lyyiangang·2025-02-27 14:29

机器学习中的过拟合、欠拟合与正则化

  在机器学习的世界里，过拟合与欠拟合是模型训练过程中常常会遇到的两大问题，而正则化则是应对过拟合的重要手段。理解它们对于构建高性能的机器学习模型至关重要。
喜-喜·2025-02-27 14:28

Visual Studio 中的 /MD 与 /MT、动态库与静态库的深入解析

/MD与/MT的区别1.3调试版本1.4注意事项2.动态库与静态库的联系与区别2.3联系与区别3.结合你的错误分析3.1错误原因3.2解决方案3.3经验教训4.总结在VisualStudio中进行C/C
码事漫谈·2025-02-27 14:56

优秀源头定制线束源头供应商-力可欣: 新能源储能线束领域的先行者

公司拥有标准线束生产车间，拥有先进的自动化生产设备和训练有素的生产
港澳粤生活网·2025-02-27 13:54

【面试指南】golang-map注意事项

map非并发安全的众所周知，go基础类型中的map是非并发安全的，多个goroutine同时对同一个map进行读写操作时，可能会导致并发写问题，packagemainimport("fmt")funcmain(){m:=make(map[string]string)gofunc(){m["a"]="a"}()m["a"]="a1"fmt.Println(m["a"])}我们可以使用gorun-ra
梦里是谁N·2025-02-27 12:19

进BAT必懂：大厂高频八股文面试题及参考答案（6万字长文）

自动装箱与拆箱机制注意事项简述Java中的异常处理机制，包括try-catch-finally结构的使用。
大模型大数据攻城狮·2025-02-27 10:34

基于java的多角色物流管理系统设计和实现的详细项目实例

.4项目系统可行她分析...5项目模型架构...5项目软件模型描述及代码示例...6项目流程图（Plsintfxt代码块）...10项目扩展...11项目目录结构设计及各模块功能说明...12项目应该注意事项
nantangyuxi·2025-02-27 09:29

KNN 算法优化实战分享

其核心原理是：对于一个待预测样本，计算其与训练集中所有样本的距离，选取距离最近的K个样本，根据这K个样本的标签进行投票（分类）或均值计算（回归），从而得到待预测样本的标签。
轻口味·2025-02-27 09:55

大模型成本优化实战：从分布式训练到量化剪枝，轻松降低AI计算开销

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）  大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO
网罗开发·2025-02-27 08:54

基于大模型的肺纤维化预测及临床方案研究报告

大模型在医疗领域的应用现状三、肺纤维化相关知识3.1肺纤维化的病因与发病机制3.2肺纤维化的临床症状与诊断方法3.3肺纤维化的治疗现状与挑战四、大模型预测肺纤维化的方法4.1数据收集与预处理4.2模型选择与构建4.3模型训练与优化
LCG元·2025-02-27 08:52

【练习】【排列No.1】力扣46. 全排列

2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]]示例2：输入：nums=[0,1]输出：[[0,1],[1,0]]示例3：输入：nums=[1]输出：[[1]]来源：力扣46.全排列思路（注意事项
柠石榴·2025-02-27 08:19

设计模式 工厂模式 工厂方法模式 抽象工厂模式

目录工厂模式的优点工厂模式的类型实例简单工厂模式工厂方法模式抽象工厂模式常见的应用场景注意事项工厂方法设计模式Java代码实现代码解析输出结果解析总结好，我需要解释Java中的工厂模式。
她说喜欢是装的.·2025-02-27 08:18

KNN 算法性能跃升秘籍：优化实战，打造高效分类利器！

KNN算法以其原理简单、易于实现、无需显式训练等特点，在模式识别、分类、回归等领域得到了广泛应用。
清水白石008·2025-02-27 07:16

代码随想录训练营DAY07

四数相加classSolution(object):deffourSumCount(self,nums1,nums2,nums3,nums4):""":typenums1:List[int]:typenums2:List[int]:typenums3:List[int]:typenums4:List[int]:rtype:int"""dict={}foriinnums1:forjinnums2:i
程序员正在诞生中·2025-02-27 07:15

利用Python发短信

#账户注册：请通过该地址开通账户http://sms.ihuyi.com/register.html#注意事项：#（1）调试期间，请用默认的模板进行测试，默认模板详见接口文档；#（
尘盖天·2025-02-27 07:42

《李航 统计学习方法》学习笔记——第八章提升方法

提升方法8.1提升方法AdaBoost8.1.1提升方法的基本思路8.1.2AdaBoost算法8.1.3AdaBoost的例子（代码实现）8.2AdaBoost算法的训练误差分析定理8.1AdaBoost
eveiiii·2025-02-27 07:39

git全面详解，一文了解全程

切换到当前分支的最近一次提交的父提交gitcheckout~n切换到当前分支的最近n次提交的父提交Gitbranch-f将1分支强行指到2分支Gitreset回退到某个分支Gitrevert将上述分支的之前提交作为新提交二.注意事项
知语鱼·2025-02-27 07:08
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