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RSS订阅原创 6B 也能打！Z-Image-Turbo 部署指南：速度、质量双在线
阿里巴巴通义实验室开源轻量级AI生图模型Z-Image-Turbo，仅6B参数却实现20B级模型的性能。该模型采用创新的S3-DiT单流架构，将文本、语义和图像信息统一处理，解决了传统双流架构的算力浪费问题。在4090/A100显卡上，1080P图3秒生成，4K图15秒完成，显存占用降低40%。模型还具备92%的中文理解率和稳定的极速采样能力，兼容主流框架并采用Apache2.0开源许可。教程详细介绍了在Bitahub平台部署该模型的完整流程，助力创作者实现高效AI生图。
2026-01-08 15:01:42
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原创 基于 Qwen-Image-Edit-2509 构建多角度产品图生成器
本文介绍了一个基于Qwen-Image-Edit-2509模型的产品图优化方案，通过多角度LoRA和Lightning加速LoRA技术，可快速生成高质量的产品展示图。该方案无需专业摄影设备，只需上传普通产品图即可自动生成广角、特写、多角度等专业级图片，适用于电商主图、详情页等场景。文章详细讲解了从环境配置到核心代码实现的全过程，包括模型加载、提示词组合、图像生成等功能，并提供了基于Gradio的可视化交互界面。该方案显著降低了产品摄影的门槛和成本，特别适合个人卖家和小团队使用。
2026-01-08 14:27:07
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原创 大模型rag——财报文档RAG问答
提供了80个招股说明书的pdf文件和金融数据库，需要回答相关的问题。因为只是做rag，我么只使用pdf文档数据和相关问题。这个大模型既可以使用本地大模型，也可以使用大模型api服务。下面也给出了二者的代码##定义本地模型，下面代码可以主流的LLM模型，可以换不同模型对比效果# 基于本地 Qwen2 自定义 LLM 类print("正在从本地加载模型...")print("完成本地模型的加载")@property###使用的是glm4-9b-chat，需要本地挂载进来。
2025-12-22 13:54:14
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原创 基于vLLM的Qwen3-8B部署与API调用实战指南
Qwen3 模型支持两种思考模式，思考模式适合处理复杂任务，如逻辑推理、多步骤计算、结构化写作等，模型在生成回答前会进行多轮思考，模拟出“逐步分析、再输出”的过程。最后，可能需要提醒一些注意事项，比如数据隐私、伦理问题，但用户的问题主要是作用，这部分可能不需要深入，除非用户有进一步的问题。大语言模型，比如像GPT、BERT这样的模型，它们是基于大量文本数据训练的，能够理解和生成自然语言。在电商、娱乐等领域，大语言模型可以基于用户的兴趣和行为数据，生成个性化的推荐内容，如商品推荐、视频推荐等。
2025-12-16 15:04:24
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原创 基于 LangChain 与 DeepSeek-R1 的本地知识库问答系统
本文介绍了一个基于DeepSeek-R1模型和LangChain框架的本地知识库问答系统实现方案。该系统通过Ollama框架管理本地大语言模型，利用Chroma向量数据库存储PDF文档的向量化表示，构建了完整的检索增强生成(RAG)流程。项目实现了从环境配置、模型加载、文档处理到问答交互的全过程，特别强调了本地化部署在数据安全和成本控制方面的优势。通过Gradio提供的Web界面，用户可直接与本地知识库进行交互，获取基于文档内容的准确回答。该系统可广泛应用于企业知识管理、技术文档查询等场景。
2025-12-10 10:33:49
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原创 在脑部MRI数据集上对MedGemma进行微调
本文介绍了在医疗影像分析中使用MedGemma-4B模型进行脑部MRI分类任务的微调方法。首先加载并预处理脑肿瘤MRI数据集，将其转换为适合模型训练的对话格式。通过LoRA微调技术，仅训练少量参数就使模型准确率从基础模型的33%大幅提升至92%。教程详细展示了从数据准备、模型配置到训练评估的全流程，证明了MedGemma在医学图像分类任务中的强大潜力，为医疗AI应用提供了高效精准的解决方案。
2025-11-25 11:03:19
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原创 ComfyUI + FLUX.1 Kontext Dev 部署指南：BitaHub 平台全流程实践
摘要：本教程介绍如何在BitaHub平台部署ComfyUI并运行FLUX.1KontextDev多模态图像生成模型。首先需准备模型权重、文本编码器和VAE文件，按指定目录存放。通过创建虚拟环境、安装依赖并启动ComfyUI服务后，用户可加载预置工作流模板，配置扩散模型、文本编码器、VAE及输入图像，使用英文提示词进行图像生成与编辑。该方案提供云端可视化操作界面，降低复杂AI创作门槛，充分发挥FLUX.1KontextDev在多轮编辑和风格保持方面的优势。（150字）
2025-11-19 10:00:08
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原创 DeepSeek-OCR 模型 BitaHub 平台快速部署教程
本文介绍了在Bitahub云端GPU环境下部署DeepSeek-OCR模型的全流程。DeepSeek-OCR是一款革命性的OCR模型，首创上下文光学压缩技术，支持多语言识别和多种输入格式。部署步骤包括：创建Conda环境、克隆官方仓库、安装依赖项、下载模型文件并修改配置参数，最后通过Gradio启动Web服务。该模型在A100-40G显卡上单日可处理20万页数据，实现了高效性与高精度的统一。通过Bitahub平台无需本地硬件配置，即可快速完成模型部署并投入使用。
2025-11-11 16:58:42
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原创 基于 swift 在BitaHub平台微调Llama3大模型
本文介绍在BitaHub平台上使用swift工具库微调Llama3-8B模型的完整流程。首先配置环境并安装swift框架，加载OpenO1-SFT数据集进行训练。通过LoRA技术高效微调模型，详细说明了训练参数设置。训练完成后，将LoRA权重与原模型合并，并进行推理测试。结果显示微调后的模型在问答和推理任务中表现良好，验证了方法的有效性。本教程提供了从环境配置到模型部署的全流程指南，帮助开发者快速掌握大模型微调技术。
2025-11-05 16:09:34
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原创 DeepSeek-R1医学推理微调全流程解
本项目基于DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B模型，针对医疗领域的大语言模型应用提出高效微调方案。通过4-bit量化和LoRA技术，在单张4090显卡上实现了8B参数模型的训练，显著降低计算成本。项目设计了结构化提示模板，采用医学选择题库进行训练，有效提升了模型的诊断准确性和推理能力。实验结果显示，微调后的模型在医学问答任务中表现出显著的性能提升，输出格式规范且内容可靠。该方案为医疗AI开发者提供了低门槛、高精度的模型定制方法，可广泛应用于临床决策支持、医学考试辅助等场景。
2025-10-31 10:36:17
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原创 微调Phi-4：打造专业金融问答AI！
微软推出新一代大语言模型Phi-4，专注于提升金融领域专业能力。该模型通过LoRA微调技术和思维链提示工程，在仅更新0.1%参数的情况下，显著提升了处理金融表格、数值计算和复杂推理的能力。项目展示了从环境配置到模型测试的全流程，证明微调后的Phi-4能准确理解金融术语，生成带推理过程的可靠回答。该方案为金融文本分析和财报解读提供了实用AI工具，其模块化设计也可拓展至其他专业领域。
2025-10-20 14:11:40
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原创 AI 自动写商品文案！LLaMA Vision 微调全流程实战
本文介绍了如何利用Meta发布的Llama3.2 Vision多模态模型构建商品图像自动描述系统。项目通过加载4位量化模型，采用LoRA微调方法适配电商任务，使用亚马逊商品数据集进行训练。重点展示了从数据预处理、对话式样本构造到模型微调的全流程，测试结果表明微调后模型能生成更精准的商品描述。该方案为多模态大模型在电商等实际场景中的应用提供了可行路径，在提升文案生成效率的同时保持了风格一致性。
2025-10-16 10:58:35
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原创 AI 绘画神器！用 BitaHub 部署 ComfyUI，畅玩 SD3.5
摘要： 本教程介绍如何在BitaHub平台部署ComfyUI并运行StableDiffusion3.5 Large模型，构建云端AI绘图系统。内容包括：准备工作（克隆ComfyUI、下载模型文件）、环境配置（创建虚拟环境、启动服务）、工作流搭建（加载模型、设置提示词、采样生成图像）以及调试优化。通过模块化节点连接，用户可灵活控制81亿参数的专业级SD3.5模型，无需本地配置即可生成高质量图像，适合开发者、设计师快速实现AI创作。（150字）
2025-10-10 16:44:19
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空空如也
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