AI-训练+部署第5页

探索安全的开发之路：Eclipse Steady深度揭秘

探索安全的开发之路：EclipseSteady深度揭秘steadyEclipseSteady:这是一个开源的持续集成和持续部署工具，用于自动化软件的开发和部署过程。

尚竹兴·2025-03-22 23:15

《Python实战进阶》No28: 使用 Paramiko 实现远程服务器管理

Python的Paramiko模块是一个强大的工具，能够帮助我们实现自动化任务，如代码部署、批量命令执行和文件传输。本集将深入讲解Paramiko的核心功能，并通过实战案例展示如何高效管理远程服务器。

带娃的IT创业者·2025-03-22 23:43

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

二、核心概念与通熟易懂解释简单而言，欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在

古月居GYH·2025-03-22 22:43

CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构

一、Introduction一般来说，在一个典型的基于CNN的目标检测器中，使用主干网络来提取检测对象的基本特征，该网络通常是为图像分类任务而设计的，并在ImageNet上预训练。

weixin_45963617·2025-03-22 22:43

深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力

一、盘古模型概述盘古模型是华为推出的中文预训练大模型系列，拥有数十亿甚至千亿级的参数规模。它以Transformer架构为基础，通过海量文本数据进行训练，表现出优异的自然语言理解和生成能

Hardess-god·2025-03-22 22:40

使用Ollama部署开源大模型

Ollama是一个简明易用的本地大模型运行框架,可以一键启动启动并运行Llama3、Mistral、Gemma和其他大型语言模型。安装MacOS，Windows用户直接在官网下载页下载安装包即可。Linux系统运行如下命令安装curl-fsSLhttps://ollama.com/install.sh|sh使用Usage:ollama[flags]ollama[command]AvailableC

好好学习 666·2025-03-22 22:09

【赵渝强老师】在Docker中运行达梦数据库

达梦官方提供了DM8在Docker容器中进行部署的镜像文件，下面通过具体的步骤进行演示。视频讲解如下：https://www.bilibili.com/video/BV1yBfB

·2025-03-22 22:25

01年实习生被曝负责字节RL核心算法！系字节LLM攻坚小组成员

用上该算法后，Qwen2.5-32B模型只经过RL训练，不引入蒸馏等其他技术，在AIME2024基准上拿下50分，优于相同setting下使用GRPO算法的DeepSeek-R1-Zero-Qwen，且

·2025-03-22 22:24

分析K8S中Node状态为`NotReady`问题

它通常作为系统服务运行，而不是以容器形式存在，但也有使用容器化部署的情况。2.kube-pr

网络飞鸥·2025-03-22 22:09

GitLab：构建自动化流水线教程_2024-07-18_02-20-35.Tex

随着时间的推移，GitLab不断发展，引入了持续集成/持续部署（CI/CD）功能，使其成为一个全面的

chenjj4003·2025-03-22 22:09

AI巨浪中的安全之舵：天空卫士助力人工智能落地远航

顺势而来的是DeepSeek一体机以"低成本、高算力、私有化部署"的优势席卷企业市场。因为DeepSeek

天空卫士·2025-03-22 22:09

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测文章目录1.安装依赖2.数据准备3.配置YOLOv83.1

计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-22 22:08

K8S之POD调度

K8S-Pod调度1、Deployment/RC:全自动调度简述Deployment或RC的主要功能就是自动部署一个容器应用的多份副本，及持续监控副本的数量并维持该值。

〰振振 ༽·2025-03-22 21:06

MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导

前文请移步笔者的另一篇博客：大模型训练为什么选择交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）：均方误差（MSE）和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE（均方误差）的梯度特性

阿正的梦工坊·2025-03-22 21:34

不用再当“技术宅“！这个AI神器让我5分钟变身人工智能达人

直到我发现了一个叫DeepSeek本地部署一键包的神器，我的AI探索之旅终于变得像搭乐高一样简单！

阳光永恒736·2025-03-22 20:01

一文说清楚什么是预训练（Pre-Training）、微调（Fine-Tuning），零基础小白建议收藏！！

前言预训练和微调是现代AI模型的核心技术，通过两者的结合，机器能够在处理复杂任务时表现得更为高效和精准。预训练为模型提供了广泛的语言能力，而微调则确保了模型能够根据特定任务进行细化和优化。

小城哇哇·2025-03-22 20:26

PXE系统

通常，PXE用于企业环境，尤其是大规模部署操作系统时，能够实现无盘工作站的启动以及批量系统安装。通过PXE，用户无需使用U盘、光盘等物理媒介，只需要一台支持网络启动的计算机和一个配置好的P

惟贤箬溪·2025-03-22 19:54

anythingLLM 使用教程

与同类模型相比，anythingLLM具有训练数据丰富、模型优化程度高的优势，能够生成更符合逻辑、更具实用性的文本内容。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分析

百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

然而，深度学习模型的训练和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算，传统的计算框架难以满足需求。因此，大模型推理框架应运而生，成为解决这一问题的关键。

百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

DeepSeek 部署指南 (使用 vLLM 本地部署)

DeepSeek部署指南(使用vLLM本地部署)本文档将指导您如何使用vLLM在本地部署DeepSeek语言模型。

AGI大模型资料分享员·2025-03-22 19:51

回归任务训练--MNIST全连接神经网络（Mnist_NN）

importtorchimportnumpyasnpimportloggingfromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoaderfromtorch.utils.dataimportDataLoader#配置日志logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s-%(levelname

豆芽819·2025-03-22 18:10

详解 SSL（三）：SSL 证书该如何选择？

在上一篇《详解SSL（二）：SSL证书对网站的好处》中，我们知道了在网站部署SSL证书后，不管是对网站本身还是对网站的用户都能够带来许多好处。

捞起月亮的渔民丁·2025-03-22 18:09

Geotrust SSL证书和SymantecSSL证书哪个好?

GeoTrust是全球第二大数字证书颁发机构(CA)，也是身份认证和信任认证领域的领导者，GeoTrust始终坚持低成本地部署SSL数字证书和实现各种身份认证。

weixin_34293246·2025-03-22 17:38

《南京日报》专题报道 | 耘瞳科技“工业之眼”加码“中国智造”

在江宁开发区，机器人已不再是科幻电影里的遥远想象，他们就像人类的“同事”，在工地上忙着贴砖、刷墙、搬运、检测；在体育训练场上帮助运动员矫正姿势；在医院里帮助医生发现帕金森早期征兆，在智慧工厂里与人类分工协作

耘瞳科技·2025-03-22 17:04

详解 SSL：SSL 证书该如何选择？

我们知道了在网站部署SSL证书后，不管是对网站本身还是对网站的用户都能够带来许多好处。那么随着HTTPS的普及，市面上也出现了各种不同的SSL证书。

网络安全（华哥）·2025-03-22 17:34

大规异构集群混合并行分布式训练系统，解决算力不均衡问题 HETHUB

视频教程在这：3.2大规模异构集群，混合并行分布式系统，解释算力不均衡问题HETHUB_哔哩哔哩_bilibili一、大规模异构集群出现的原因：同一种GPU数量有限难以构建大规模集群：训练大规模模型依赖于大量的计算资源

爱串门的小马驹·2025-03-22 16:29

软件工程简答

通用过程模型的定义内容通⽤过程框架定义了5种框架活动——沟通、策划、建模、构建以及部署。⼀系列普适性活动——项⽬跟踪控制

Ruannn（努力版）·2025-03-22 16:58

CentOS 7极速部署MySQL 8.0.23实战手册（附最佳参数模版）

一、部署前准备1.1环境检查清单在进行MySQL部署前，请确认以下基础条件已满足：检查项标准要求操作系统版本CentOS6/7（推荐7.6+）内存建议≥4GB（生产环境≥16GB）磁盘空间/分区≥30GB

从不删库的DBA·2025-03-22 16:55

MiniMind：完全从 0 训练自己的大模型

其目标是把上手LLM的门槛无限降低，直接从0开始训练一个极其轻量的语言模型，最低仅需2G显卡即可推理训练！

三花AI·2025-03-22 15:49

MiniMind：3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT，最低仅需2G显卡即可推理训练！

哈罗·沃德·2025-03-22 15:19

minimind2学习：（1）训练

1、数据下载参考：https://github.com/jingyaogong/minimind/tree/master2、预训练训练6个epochspythontrain_pretrain.py--epochs6

溯源006·2025-03-22 14:47

Stacking算法：集成学习的终极武器

1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型，并将它们的预测结果作为新模型的输入特征，以此来

civilpy·2025-03-22 14:16

MiniMind

数据集分类：tokenizer训练集：这个数据集用于训练分词器（tokenizer），是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。

亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎

但当数据量突破百万级时，传统梯度提升树（GBDT）面临三大致命瓶颈：训练耗时剧增：每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树

万事可爱^·2025-03-22 14:14

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

总体来说，stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习，有以下的特点：用法：模型利用交叉验证，对训练集进行预测，从而实现二次学习优点：可以结合不同的模型缺点：增加了时间开销，容

Geeksongs·2025-03-22 14:14

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混合精度优化

一个处女座的程序猿·2025-03-22 14:43

模型部署后的版本回滚策略，如何确保服务降级的平滑性？

模型部署版本回滚策略与平滑服务降级技术体系（2025版）一、核心设计原则与架构模型部署回滚的平滑性需建立在版本隔离性、流量可控性、数据兼容性三大支柱上，结合2025年前沿技术实现多维保障：

百态老人·2025-03-22 14:39

Elasticsearch + Docker：实现容器化部署指南

而Docker作为一种轻量级的容器化技术，能够帮助开发者快速部署和管理应用。将Elasticsearch与Docker结合，不仅可以简化部署流程，还能提高资源利用率和系统可维护性。

IT成长日记·2025-03-22 14:09

从零到一：Redis Cluster部署配置全流程详解，轻松搞定高可用分布式缓存！

本文将详细介绍RedisCluster的部署和配置全流程，帮助读者快速搭建一个高可用的Redis集群。1RedisCluster概述

IT成长日记·2025-03-22 14:07

流浪地球 - 华为OD机试真题(E卷、C++)

题目描述流浪地球计划在赤道上均匀部署了N个转向发动机，按位置顺序编号为0~N。

什码情况·2025-03-22 13:01

DeepSpeed-Chat：Reward Model【奖励模型】

但是，RM和SFT微调之间存在几个关键差异：训练数据差异：对于SFT微调，数据是查询（query）和答案（answer）拼接在一起。

u013250861·2025-03-22 13:31

【人工智能】大模型的幻觉问题：DeepSeek 的解决策略与实践

本文深入探讨了幻觉问题的成因，包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象，我们分析了其在解

蒙娜丽宁·2025-03-22 13:29

win-服务器部署程序自启动设置

为了简化应用服务器中项目启动的操作，现对在win操作系统下服务启动设置为开机启动的相关操作，在这里做一次记录和分享。参阅了很多文章，知道win设置开机启动项方式很多，这篇文章只是其中的一种，但是经过了实践测试非常有效。设置步骤如下：1）按住Win键，再按R键(Win+R)，启动"运行"窗口;2）WindowsXP/2003/2008/2008R2输入：controluserpasswords2Wi

johnrui·2025-03-22 13:57

动漫短剧小程序源码|动漫短剧app源码交付

系统全部开源可二次开发，包部署上线上架，专业的售后团队以及技术服务公司，不转包不外包，完全自研技术团队。今天给大家带来一个超级给力的项目——动漫短剧小程序源码|动漫短剧app源码交付！

weixin_707762673·2025-03-22 12:21

从零搭建Pytorch模型教程（七）单机多卡和多机多卡训练

前言本文主要介绍单机多卡训练和多机多卡训练的实现方法和一些注意事项。其中单机多卡训练介绍两种实现方式，一种是DP方式，一种是DDP方式。

AI大模型探索者·2025-03-22 12:50

PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例

文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型

苏雨流丰·2025-03-22 12:20

yolov8实战第七天——pyqt5-yolov8实现车牌识别系统（参考论文（约7000字）+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型）

基于pyqt5-yolov8实现车牌识别系统，包括图片车牌识别，视频车牌识别，视频流车牌识别。效果展示（图片检测，检测到的内容添加到历史记录）：效果展示（视频检测，视频车辆只会添加一条记录，下文更多实际应用中的优化策略）：新增功能：批量图片检测（2024/5/7更新代码）

学术菜鸟小晨·2025-03-22 11:48

在Ubuntu 20.04离线环境中轻松部署RabbitMQ

在Ubuntu20.04离线环境中轻松部署RabbitMQ【下载地址】Ubuntu20.04离线安装RabbitMQ指南Ubuntu20.04离线安装RabbitMQ指南欢迎来到Ubuntu20.04系统下离线安装

贡驰赞Powerful·2025-03-22 11:47

2020年全国职业院校技能大赛改革试点赛高职组“云计算”竞赛赛卷

2020年全国职业院校技能大赛改革试点赛高职组“云计算”竞赛赛卷第一场次题目：OpenStack平台部署与运维某企业拟使用OpenStack搭建一个企业云平台，以实现资源池化弹性管理、企业应用集中管理、

春生黎至1005·2025-03-22 11:44

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