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【计算机视觉】CV项目实战- SiamMask 单阶段分割跟踪器

性能优势二、实战环境搭建2.1系统要求与依赖安装2.2项目编译与配置三、模型推理实战3.1快速体验Demo3.2常见运行时错误处理四、模型训练指南4.1数据准备流程4.2训练执行与监控五、高级应用与优化5.1模型部署优化

白熊188·2025-04-29 00:59

大模型部署工具 llama.cpp 介绍与安装使用_看完这篇就够了

1.大模型部署工具llama.cpp大模型的研究分为训练和推理两个部分。训练的过程，实际上就是在寻找模型参数，使得模型的损失函数最小化，推理结果最优化的过程。

大模型·2025-04-28 15:08

【计算机视觉】CV实战项目- Four-Flower：基于TensorFlow的花朵分类实战指南

的花朵分类实战指南项目概述与技术背景技术栈组成完整实战流程环境配置1.基础环境安装2.项目环境搭建3.环境验证数据准备模型架构解析训练过程优化1.训练配置2.关键参数建议3.训练监控常见问题与解决方案1.内存不足错误2.过拟合问题3.类别不平衡模型部署与应用

白熊188·2025-04-28 11:39

DeepSeek开源周发布MOE架构千亿级模型部署秘籍

DeepSeek开源周发布MOE架构千亿级模型部署秘籍原创NLP轻松谈NLP轻松谈2025年03月03日10:02北京第一天（2月24日）：FlashMLAFlashMLA是一个针对英伟达HopperGPU

强化学习曾小健·2025-04-27 02:07

通义灵码:跨领域应用：从代码生成到产业革新的深度探索

目录一.引言二.通义灵码在人工智能与机器学习领域的应用1.机器学习模型全生命周期代码生成(1).数据加载与预处理(2).模型架构定义(3).模型评估与优化2.模型部署与生产环境集成(1).模型保存与格式转换

扑克中的黑桃A·2025-04-26 22:49

Error: llama runner process has terminated: exit status 0xc0000409 问题解决办法

在大模型部署过程中，格式转换环节若使用了高版本的llama.cpp库，而系统当前运行的版本较低，就会出现版本不兼容的情况。这种不匹配会阻碍模型的正常运行，进而导致报错。

喜-喜·2025-04-26 16:05

关于ddddocr运行错误的解决

看了半天，除了requirements.txt写的不详细缺少引用外，最大的问题是报找不到指定的模块分析错误信息ddddocrimportonnxruntime时候报错具体错误为from.onnxruntime_pybind11

notback·2025-04-26 12:41

deepseek大模型一体机与deepseek的关系

deepseek大模型一体机与deepseek的关系一、deepseek大模型一体机是什么DeepSeek大模型一体机是由深度求索（DeepSeek）公司推出的软硬件一体化AI解决方案，旨在为企业提供高效、便捷的大模型部署和应用能力

encoding-console·2025-04-26 11:05

自然语言转 SQL：通过 One API 将 llama3 模型部署在 Bytebase SQL 编辑器

使用OpenAI兼容的API，可以在BytebaseSQL编辑器中使用自然语言查询数据库。出于数据安全的考虑，私有部署大语言模型是一个较好的选择--本文选择功能强大的开源模型llama3。由于OpenAI默认阻止出站流量，为了简化网络配置，同时进一步防止令牌泄漏，我们使用开源项目OneAPI作为中转，将Bytebase符合OpenAIAPI规范的请求与llama3API的请求相转换。准备Docke

·2025-04-26 01:37

UI-TARS与Midscene.js自动化探索

配置UI-TARS模型服务模型部署：在阿里云PAI、ModelScope

闫小甲·2025-04-25 17:29

K8S 部署 Deepseek 要 3 天？别逗了！Ollama+GPU Operator 1 小时搞定

尤其是最近给Rainbond开源社区的用户答疑时，发现大家对大模型私有化部署有需求，都希望把大模型部署到企业内网，既能按需定制优化，又能保障安全合规。网上教程虽多，但大多零散且偏向极

Rainbond云原生·2025-04-25 13:30

Deepseek R1大模型部署（本地部署）

【有道云笔记】DeepseekR1大模型部署（本地部署）https://note.youdao.com/s/ZZu1YtBz

菜鸟、上路·2025-04-24 09:53

零基础入门！手把手教你用AWS高效训练机器学习模型

本文从零开始，详解如何利用AmazonSageMaker、EC2等AWS核心服务，5步完成从数据准备到模型部署的全流程，附完整代码及避坑指南，助你轻松上云！一、为什么选择AWS训练模型？

AWS官方合作商·2025-04-24 07:11

大模型相关 XSS等漏洞事件深度剖析

模型基于注意力机制，通过海量语料数据进行预训练，并经过监督微调、人类反馈的强化学习等进行对齐，构建形成深度神经网络，并增加审核、过滤等安全机制，使算法模型部署后能够根据人类的指令或者提示，实现语义分析、

阳光普照世界和平·2025-04-24 06:00

AI大模型本地部署神器：LM Studio工具使用指南，轻松实现模型部署！

前言今天先介绍下普通人如何部署自己的本地大模型。你可能会问：为什么要自己部署本地大模型？我想可能有这几个原因，看看是否准确：如果你不会科学上网，是不是访问其他国外模型基本没法用，相关速度也不是快，即便科学上网，有些模型是不是还要付费订阅高级版。自己是不是有些东西不想直接公开去给到大模型，害怕隐私和知识产品被大模型收集学到。在某个垂直领域，是不是想训练自己的大模型，然后结合自己的产品和业务来使用。如

大模型教程·2025-04-24 02:07

【模型部署】使用onnxruntime部署yolo11n，提供fastapi接口

文章目录背景目录结构server.pyonnx_inference.pyDockerfile文件编写docker镜像构建运行并测试背景triton太臃肿，所以选择onnxruntime进行yolo模型部署

青春狗头少年不会梦到格温学姐·2025-04-22 04:12

动态总结评论与状态变更，提供项目数据洞察

另一项成果“ONES+昇腾云+DeepSeek”智能研发管理平台，则集成了昇腾云服务、华为云大模型部署能力、CodeArts及ONES企业级研发管理平台的优势，构建了“AI+研发”的创新范式。

·2025-04-21 12:38

手搓LeNet-5（基础模型）实现交通标志识别

Python环境2.安装CUDA（可选，仅需GPU加速时）3.配置虚拟环境4.安装PyTorch核心库5.安装辅助库6.验证安装7.准备数据集8.常见问题处理二、数据集处理三、模型实现四、训练流程五、模型部署

竹之却·2025-04-21 11:11

CentOS 7部署Ollama运行DeepSeek模型教程

第二部分六、向量检索与文档问答1.向量模型部署（nomic-embed-text）▶模型特性说明▶详细安装步骤2.知识库管理实战▶文档预处理（格式要求）▶关联知识库到模型七、OpenWebUI高级部署1

初夏十一·2025-04-21 10:02

Nvidia Xavier Nx平台修改CAN时钟调试记录

1.前言JETSONNX开发板上配置CAN-bus与一个CAN收发器SN65HVD230。

free-xx·2025-04-20 18:56

探索元生代：ComfyUI 工作流与计算机视觉的奇妙邂逅

工作流创建是啥玩意儿三、计算机视觉是个啥（一）计算机视觉的基本概念（二）计算机视觉的应用场景四、蓝耘元生代平台上的ComfyUI工作流与计算机视觉的联系（一）数据处理方面的联系（二）模型训练方面的联系（三）模型部署方面的联系五

小周不想卷·2025-04-20 10:34

pytorch 51 GroundingDINO模型导出tensorrt并使用c++进行部署，53ms一张图

本专栏博客第49篇文章分享了将GroundingDINO模型导出onnx并使用c++进行部署，并尝试将onnx模型转换为trt模型，fp16进行推理，可以发现推理速度提升了一倍。

万里鹏程转瞬至·2025-04-19 21:32

本地部署开源大模型：LangChain + Streamlit + Llama 完整教程

教程涵盖了如何使用LangChain、Streamlit和Llama这三个工具，搭建一个完整的本地大模型部署方案。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，本教程都将为你提供清

岑申革·2025-04-19 20:26

人工智能学习框架完全指南（2025年更新版）

技术生态：集成HuggingFace、PyTorchLightning等扩展库，支持模型部署工具如TorchServe、ONNX。适用场景：学

赛博AI Lewis·2025-04-19 09:47

jetson orin nano super AI模型部署之路（七）yolov10 tensorrt usb cam模型部署

可视化界面如图：一、环境配置和usb摄像头配置参考之前发布的“jetsonorinnanosuperAI模型部署之路（二）保姆级最好用AI环境配置”和“jetsonorinnanosuperAI模型部署之路

bug404_·2025-04-19 08:06

vLLM - 高性能LLM推理引擎

简介vLLM安装部署使用pip安装遇到的问题解决HuggingFace获取模型huggingface-cli下载模型安装依赖下载模型hf_transfer加速设置镜像站方式一方式二下载使用示例vLLM大模型部署推理

天氰色等烟雨·2025-04-17 19:35

如何将深度学习模型部署到Web应用 - 深度学习教程

今天的主题是“如何将深度学习模型部署到Web应用”。深度学习作为人工智能领域中的一大热点，其强大的计算能力和广泛的应用场景让它备受关注。

shandianfk_com·2025-04-17 11:44

图像分割大模型SAM2 ONNX导出部署全流程

模型资料SAM2checkpoints3.环境安装3.1安装facebookresearch/sam23.1.1.环境准备3.1.2.安装步骤克隆仓库安装依赖3.3.3.运行测试基本推理示例3.2安装ONNX-SAM2

清澜·2025-04-15 16:32

Streamlit 最新进展分析

它允许数据科学家快速创建交互式的网页应用，特别适用于数据可视化、机器学习模型部署和实验结果展示。Streamlit的核心设计理念在于“代码即产品”，即将代码转化为可以直接使用的web应用程序。

大霸王龙·2025-04-15 00:48

比ollama还强大的LocalAI：解锁本地化AI模型部署教程

LocalAI是免费的、开源的OpenAI替代方案。LocalAI作为一个与OpenAI（Elevenlabs、Anthropic…）API规范兼容的即插即用RESTAPI，用于本地AI推理。它允许您在本地或premises上使用消费级硬件运行大型语言模型（LLMs）、生成图像、音频（以及更多），支持多种模型家族。不需要GPU。它由EttoreDiGiacinto创建和维护。对话界面生成音频模型概

泰山AI·2025-04-14 17:59

大模型在边缘部署可行吗？一文解析边缘AI的落地路径

随着5G和边缘计算技术的发展，将AI模型部署在靠近终端设备的边缘节点成为新趋势。边缘AI的关键挑战之一，是如何在资源受限的设备上部署和运行大

moppol·2025-04-14 09:08

ubuntu20.04 openvino的yolov8推理（nncf量化）

：pipinstallopenvino-dev(2023.0.1)pipinstallnncf(2.5.0)pipinstallultralytics2.模型转换及nncf量化：1.pytorch->onnx

yuyuyue249·2025-04-13 13:34

llama-factory微调qwen2.5-vl

前言目前大模型百花齐放，微调方法复杂多样，且教程复杂，工程端想要进行垂域模型适配困难重重，本篇博客详细介绍了qwen2.5-vl的全流程微调过程，包括环境配置、数据集制作、模型训练、模型导出、模型部署、

魔障阿Q·2025-04-13 08:25

开发、测试、生产环境如何进行AI大模型部署架构？

本文的原始文章传送门尼恩：LLM大模型学习圣经PDF的起源在40岁老架构师尼恩的读者交流群(50+)中，经常性的指导小伙伴们改造简历。经过尼恩的改造之后，很多小伙伴拿到了一线互联网企业如得物、阿里、滴滴、极兔、有赞、希音、百度、网易、美团的面试机会，拿到了大厂机会。然而，其中一个成功案例，是一个9年经验网易的小伙伴，当时拿到了一个年薪近80W的大模型架构offer，逆涨50%，那是在去年2023年

45岁资深老架构师尼恩·2025-04-12 22:21

使用WasmEdge将InternLM集成到Obsidian，打造本地智能笔记助手

本文将介绍如何通过WasmEdge将书生·浦语（InternLM）大模型部署在本地，并与Obsidian笔记软件集成，从而在笔记软件中直接利用大模型实现文本总结、续写等功能，提升笔记的智能化处理能力，让使用者更高效地管理和利用知识

InternLM·2025-04-12 10:10

地平线 LiDAR-Camera 融合多任务 BEVFusion 参考算法-V1.0

该示例为参考算法，仅作为在征程6上模型部署的设计参考，非量产算法。1.简介激光雷达天然地具有深度信息，摄像头可以提供丰富的语义信息，它们是车载视觉感知系统中两个最关键的传感器。

·2025-04-10 23:27

vLLM 与 Ollama 部署与应用

目录一、vLLM与FastChat的Docker部署指南1.环境准备2.安装Docker和NVIDIAContainerToolkit3.拉取并运行vLLMDocker镜像️二、Ollama的本地多模型部署方案

张3蜂·2025-04-10 18:15

opencv+ONNX模型的推理

如前文我们已经编译出带dnn模块的opencv，如果使用简易版的opencv虽然也可以加载onxx模型但是无法利用GPU进行并行计算，导致推理速度比较慢。所以既然都有这个RTX4060Ti的环境了，为什么不使用并行计算呢。opencv加载的模型通常是ONXX模型，使用yolov8训练自己的数据集得到的模型为.pt,所以通常需要将.pt转为ONXX模型。（这里为什么使用yolov8），应为我发现使用

俄城杜小帅·2025-04-10 12:33

【Flux TensorRT 模型部署踩坑（三）】error: RPC failed； HTTP 413 curl 22 The requested URL returned error: 413

模型部署系列【保姆级教程附代码】Pytorch(.pth)到TensorRT(.plan)模型转化全流程【保姆级教程附代码(二)】Pytorch(.pth)到TensorRT(.plan)模型转化全流程细化

多恩Stone·2025-04-10 08:39

Ollama实战指南：从零到本地大模型部署与多场景应用

引言在AI技术快速发展的今天，大型语言模型（LLMs）已成为开发者、研究者和企业的核心工具。然而，云端调用模型的高成本和隐私风险促使本地化部署需求激增。Ollama作为一款开源工具，凭借其轻量化、易用性和跨平台支持，成为本地部署大模型的利器。本文将从安装部署到多场景实战，手把手教你玩转Ollama，并探索其与开源生态的深度集成。©ivwdcwso(ID:u012172506)一、Ollama简介与

ivwdcwso·2025-04-10 07:00

下一代AI App架构：前端生成，后端消失

但随着AI原生应用的兴起，特别是大模型本地化、小模型部署、WebAssembly、LoRA微调等技术的成熟，一个全新的架构范式正在悄然出现：AIApp的下一代形态：前端生成，后端消失。

萧鼎·2025-04-07 12:48

[machine learning] Triton Server & TensorRT

同时，它还支持多种机器学习框架的推理引擎作为backend以及它们对应的模型格式，比如：backend(inferenceengine)modelformatTensorRT.planONNXRuntime.onnxTensorFl

进阶的小蜉蝣·2025-04-07 05:04

ONNX Runtime库学习之InferenceSession.run函数

ONNXRuntime库学习之InferenceSession.run函数一、简介InferenceSession.run是ONNXRuntime库中的一个函数，用于执行已加载的ONNX模型的推理。

Midsummer-逐梦·2025-04-07 01:38

中科大华为发布生成式推荐大模型，昇腾NPU可部署，背后认知一同公开

·2025-04-06 13:34

如何部署私有 AI 大模型？（本地 GPU vs 云计算 vs 端侧 AI）

随着AI大模型的快速发展，越来越多的企业和个人希望将大模型部署在私有环境中，以确保数据安全、提升推理效率以及降低成本。

晴天彩虹雨·2025-04-06 03:38

如何通过AWS Bedrock API快速搭建企业智能助手？实战代码揭秘

摘要：生成式AI正在重塑企业生产力，但模型部署与调用的复杂性让许多开发者望而却步。本文将手把手教你通过AWSBedrockAPI在30分钟内完成大模型集成，释放Claude3等顶尖模型的商业价值。

AWS官方合作商·2025-04-05 15:55

使用 Python 微调大模型，实现特定领域模型

整个流程包括：数据集准备微调方法训练环境和硬件资源模型微调步骤模型部署与使用1.数据集准备微调模型的质量取决于数据的质量，特定领域模型需要高质量的数据集，常见的数据整理要求如下：格式化数据：通常以JSON

程序猿学长·2025-04-05 11:26

gather算子的CUDA编程和算子测试

知乎介绍参考添加链接描述完整测试框架参考本人仓库添加链接描述gather算子的onnx定义参考添加链接描述，该算子的主要变换参考下图：这里我们不妨以input=[A,dimsize,D]，indices

谨慎付费（看不懂试读博客不要订阅）·2025-04-05 04:42

多示例演绎基于DeepSeek和Dify工作流实现大模型应用的快速搭建

通过这些案例，您将了解从模型部署到应用开发的完整流程。文章目录模型部署与接入对话主题提取应用目标与效果工作流实现多轮文件问答应用目标与效果工作流实现PPT助手应用目标与效

羊城迷鹿·2025-04-05 01:54

开源前沿：Linux 环境下 OpenAI 模型部署实战指南

如何将这些先进的AI模型部署到生产环境中，特别是在Linux平台上，是每个技术团队面临的挑战。

大富大贵7·2025-04-04 12:53

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