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RSS订阅原创 低成本租用云服务器训练YOLOv8手势识别模型——YOLOv8+Medipipe手势识别系统实践记录（二）
本文介绍了在云计算平台上使用YOLOv8训练手势识别模型的完整流程。首先提供了一键部署的YOLOv8整合包和精简后的HaGRID手势数据集下载链接。详细说明了在矩池云平台租用GPU服务器（推荐RTX3090）、通过VNCViewer连接可视化界面的步骤，以及解压数据包、配置PyCharm虚拟环境的过程。重点讲解了训练命令的参数设置建议，包括batch大小调整、优化器选择等关键参数，并展示了最终模型训练结果。整个训练过程约3小时，成本5-8元，适合初学者低成本快速训练手势识别模型。
2025-05-26 22:08:35
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原创 精简HaGRID静态手势数据集与数据增强处理——YOLOv8+Medipipe手势识别系统实践记录（一）
本系列文章旨在记录基于YOLOv8和Medipipe的手势识别系统的搭建过程，分为数据预处理、服务器训练、引入Mediapipe优化计算量及前端页面搭建四个部分。本文将重点介绍对开源HaGRID静态手势数据集的精简处理与数据增强。该数据集涵盖18类手势，原始数据集716GB。为适配YOLOv8训练并降低训练成本，本文抽取每类750张图片，构成13,500张的1.08GB精简数据集。随后，使用albumentations库对训练集进行数据增强，增强后的数据集大小为1.65GB，文中提供了所有数据集的下载链接。
2025-05-19 21:39:26
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原创 零基础LoRA本地微调+部署实践记录——基于Qwen2.5_0.5B的AI行为归纳模型
本文介绍了如何通过LoRA微调技术对Qwen2.5_0.5B模型进行本地微调，并实现AI面试中的行为归纳任务。文章首先分析了当前AIGC技术在上下文长度和生成一致性方面的限制，随后详细描述了从模型下载、数据预处理到微调和本地部署的完整流程。通过使用PEFT工具和llama.cpp项目，成功将微调后的模型转换为gguf格式，并在本地环境中进行部署。最后，文章还提供了批量推理的脚本示例，展示了如何在实际应用中处理大规模数据。这一流程为AI面试等AIGC应用的落地提供了可行的技术路径。
2025-05-12 19:53:59
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空空如也
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