LLaMA-Factory DeepSeek-R1 模型 微调基础教程 使用LLaMA-Factory进行模型微调具有多方面的好处。首先，它简化了大模型微调的过程，使得即使是没有深厚技术功底的用户也能轻松进行模型的优化和改进。此外，LLaMA-Factory支持多种训练方法，如全量调参、LoRA等，以及不同的对齐方案，如DPO、PPO等。这为用户提供了灵活性，可以根据具体需求选择合适的微调策略。LLaMA-Factory还提供了一站式服务，从模型微调到量化处理，再到运行，整个过程一气呵成，无需在不同的工具和流程之间来回切换。

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AIGC实战测评：蓝耘元生代通义万相2.1图生视频的完美部署~ 图生视频是一种通过图像生成技术，结合文本信息生成视频的创新方式。通过输入一张图像和相关的描述文本，系统能够根据这些输入生成一个符合描述的视频。该技术利用深度学习和计算机视觉技术，将静态图像转化为动态视频，实现视觉内容的快速生成。这种技术的应用广泛，涵盖了内容创作、影视制作、广告生成等多个领域。图生视频技术带来了创作上的新突破，它可以通过输入图片和文本描述，自动生成视频内容，从而极大提升了视频制作的效率和创作的灵活性。

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详解如何复现LLaMA 4:从零开始利用Python构建 首先，我们以的开发人员身份来理解 LLaMA 4 架构，然后通过一个例子来看看它是如何通过架构处理的，以便更清晰地理解。想象一下，你有一个非常艰巨的任务。与其雇佣一个对什么都懂一点的人，不如雇佣一个团队，每个成员都是某个特定领域的专家（比如电工、水管工、油漆工）。你还会雇佣一个经理，他查看当前的任务，并将其分配给最适合的专家。AI 模型中的 MoE 就有点像这样。一组“专家”：这些是较小的、专门化的神经网络（通常是简单的前馈网络或 MLP）。每个专家可能擅长处理某些类型的信息或模式。

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Llama 4全面评测：官方数据亮眼，社区测试显不足之处 首次采用MoE架构，大幅提升计算效率原生多模态能力，实现文本与视觉的深度融合突破性的1000万token超长上下文支持创新的训练方法与优化技术然而，在实际社区评测中，特别是在编码能力和Agent能力方面，Llama 4系列的表现还有待提高。作为Meta新一代的开源模型，Llama 4理应在各方面取得更好的评测结果，但目前看来，距离预期还有一定差距。应用前景：作为问答模型，Llama 4表现尚可，但作为智能体的大脑，还需进一步优化。

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AIGC领域多模态大模型在农业科技中的应用案例 全球农业正面临人口增长（预计2050年全球人口达97亿）、耕地减少（年退化2400万公顷）、气候变化（极端天气频率增加30%）三大挑战，传统农业模式亟需智能化升级。AIGC多模态大模型通过融合视觉、文本、时序等多维度数据，能够为农业提供“感知-分析-决策-执行”的闭环能力，本文聚焦其在作物管理、灾害预警、农产品分级等核心场景的应用，覆盖技术原理到落地实践的全链路。本文首先介绍多模态大模型的核心概念与农业适配性；接着从算法原理、数学模型、代码实现三方面解析技术细节；然后通过智能植保系统实战案例展示落地流程；

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ValueError: Model architectures [‘LlamaForCausalLM‘] are not supported for now. 发现是vllm不知道什么时候升级了，卸载重装，从Version: 0.6.3变回0.6.0就好了。

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宝妈收割机，狂涨13万粉，AI绘画启蒙早教副业项目保姆级拆解 感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，具体看这里。AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。

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微调 LLaMA 2：定制大型语言模型的分步指南 微调 LLaMA 2：定制大型语言模型的分步指南

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《DeepSeek 行业应用大全（微课视频版）》人工智能深度剖析：解锁 AIGC 新生产力 《DeepSeek 行业应用大全（微课视频版）》人工智能深度剖析：解锁 AIGC 新生产力！在数字化浪潮席卷而来的当下，AIGC（人工智能生成内容）技术正以前所未有的速度重塑各个行业。DeepSeek 作为 AIGC 领域的重要工具，其应用潜力备受瞩目。《DeepSeek 行业应用大全（微课视频版）》一书宛如一座知识宝库，为我们打开了探索 DeepSeek 应用奥秘的大门。本文将深入解读该书，结合丰富的代码示例，详细阐释关键概念，助力读者全面掌握 DeepSeek 的应用精髓。

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【Qwen2微调实战】LLaMA-Factory框架对Qwen2-7B模型的微调实践 在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLMs）正逐渐成为研究和应用的热点。它们在自然语言处理（NLP）的各个领域，如文本生成、翻译、问答等任务中展现出了卓越的能力。Qwen2-7B模型，作为该领域的佼佼者，不仅因其庞大的参数量和强大的表示能力受到关注，更因其在微调后能够更好地适应特定任务而备受关注。本文将详细介绍如何利用LLaMA-Factory这一高效的微调框架对Qwen2-7B进行微调，以期达到提升模型在特定任务上的表现。

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AIGC 新势力：探秘海螺 AI 与蓝耘 MaaS 平台的协同创新之旅 蓝耘MaaS平台作为企业级AI模型服务基础设施，以云服务形式为企业开发者、创业者及非技术背景用户提供预训练模型、行业定制化模型及配套工具链。其核心目标在于简化模型部署流程，实现资源弹性扩展，并针对金融、医疗、工业等垂直领域提供适配模型，降低企业应用AI技术的门槛。平台采用云原生架构，基于Kubernetes实现弹性资源调度，适配混合云/私有云部署，同时集成GPU/NPU算力池，优化推理效率，还提供联邦学习、隐私计算选项，保障数据隐私合规。

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虚拟世界的AI魔法：AIGC引领元宇宙创作革命 元宇宙（Metaverse）是一个融合现实与虚拟世界的概念，它是一个由多个虚拟环境和物理世界相连接的数字宇宙。在这个数字宇宙中，用户可以通过虚拟化身或角色与其他人互动，进行工作、娱乐、社交、购物，甚至创建和交易数字资产。与传统的虚拟世界不同，元宇宙不仅是一个单一的平台，而是一个多层次的虚拟空间，它包括虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、区块链、加密货币等多种技术的综合应用。用户在元宇宙中拥有高度的自由度，可以通过AI技术定制自己的虚拟体验。

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【AIGC】LangChain 环境搭建及模型API能力集成使用详解 LangChain 环境搭建及模型API能力集成使用详解

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