jane_xing的博客

vLLM 是一个专为高效部署大语言模型（LLM）设计的开源推理框架，其核心优势在于显存优化、高吞吐量及云原生支持。安装 vLLM或从源码安装最新功能：Docker 部署：使用官方镜像快速启动服务，适用于容器化环境：依赖环境从 Hugging Face 加载模型vLLM 支持直接加载 Hugging Face 托管的模型，例如：若需加速国内下载，可设置镜像源：本地模型路径若模型已下载至本地，可直接指定路径启动：三、服务启动与 API 调用启动 OpenAI 兼容服务

我们提出了一套自动化、可扩展的文本转SQL数据合成框架（如下图所示），并基于该框架发布了首个百万量级文本转SQL数据集SynSQL-2.5M。该数据集包含超过250万条多样化的高质量数据样本，覆盖16,000余个跨领域数据库。在SynSQL-2.5M基础上，我们推出了OmniSQL系列模型（7B/14B/32B三个版本）。微调过程中还融合了Spider和BIRD提供的人类标注高质量数据。论文链接: https://arxiv.org/abs/2503.02240。

示例：股票查询插件description = "查询实时股票信息"# 调用第三方APIreturn {

""",**kwargs从Weeks到Hours：开发周期数量级缩短从专家到大众：非前端工程师也能构建专业界面从演示到生产：支持从小型Demo到企业级应用行动指南尝试官方教程（30分钟入门）将现有模型转换为Web服务（1小时实践）当AI能力可以像搭积木一样快速组合，我们正站在人工智能普惠化的关键转折点。Gradio这把打开AI服务之门的钥匙，你准备好使用它了吗？

当大模型还在回答问题时，新一代AI Agent已经能自主订机票、管理股票组合、运营跨境电商店铺——这不是科幻电影，而是正在发生的技术革命。本文将深入解析AI Agent的技术本质与商业应用。

想象一个只会做数学题的天才少年，遇到语文作文就束手无策——这就是传统AI模型的真实写照。多模态大模型（Multimodal Large Model）的诞生，打破了这种"偏科"局面，让AI真正成为能看、会听、懂语言的"全能学霸"。技术定义：多模态大模型是指能够同时处理和理解多种数据模态（文本、图像、语音、视频等）的通用人工智能模型，通过深度学习架构实现跨模态信息的对齐、融合与推理。典型代表包括GPT-4V、Google Gemini、Flamingo等。核心突破视觉理解：准确识别图像中的物体、场景、文字。

以下是的定义、核心理解及应用场景的详细说明，帮助你在实际项目中合理选择和应用。

有一种可能，不需要升级cuda版本，直接更新torch版本就可以解决问题。时间原因，不做验证了。

为了了解模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标来衡量，有了评价指标，就可以对比不同模型的优劣，对模型进行针对性地调参优化。随着机器学习在不同领域中的应用，其评价方式需要和实际业务相结合，通过确定目标来定量设计评价标准。以下总结出不同类别模型的通用评价指标。

如果要快速构建一个算法应用，便于用户在线体验算法推理效果，采用gradio是个不错的选择。然而，要集成到业务程序中，比如要支持java等语言去调用（发送请求，获取到推理结果），此时便需要将算法推理函数封装成Restful API。这里，简单总结下快速封装Restful API的步骤。业务端要做一个演示程序，里面包含一个目标检测算法，算法人员如何将自己跑在GPU服务器上的算法程序交付给业务人员呢？将算法推理函数封装成Restful API；

于是，增加了一块GPU，单个服务用两块GPU，测试后发现仅仅是显存分在两块卡上了，速度并未提升。要实现直接跳转到被分发到的服务的 IP 地址，你可以修改 Nginx 配置，使其将被分发到的服务的 IP 地址包含在 HTTP 响应头中。然后，在客户端收到响应后，可以从响应头中提取被分发到的服务的 IP 地址，并将用户重定向到该地址。最后，用户访问入口，在已有的一个前端页面上建个图标，点击图标触发nginx服务地址请求，用fetch API获取到响应头中被分发到的服务的地址，跳转过去即可。