大模型高级工程师实践 - 将课程内容转为音频
音频内容可以随时随地播放，让学习变得更加灵活和便捷。本节课程介绍如何借助文本生成模型 Qwen-Max、语音合成模型 CosyVoice 和视频编辑和处理 moviepy，将课程内容快速转换为音频，并生成对应的字幕 1. 原理介绍 除了之前用到的 Qwen-Max， 本次课程你将用到以下模型和工具： CosyVoice：CosyVoice 是通义实验室依托大规模预训练语言模型，深度融合文本理解和语音...
pytorch ReSet18模型
import torch import torch.nn as nn from torchsummary import summary class Residual(nn.Module): def init(self,in_channel,out_channel,use_1conv = False,strides=1): super(Residual,self).init() self.Relu =...
本地部署DeepSeek 多模态大模型Janus-Pro-7B
本地部署Janus-Pro-7B的完整指南 在今天，AI无处不在，它深刻改变了我们与世界的互动方式。是否曾想过，如何能够将强大的多模态大模型，如DeepSeek的Janus-Pro-7B，部署到本地使其为你所用呢？本篇文章将带你逐步了解Janus-Pro-7B的特点和部署过程，并解决你可能遇到的各种问题。 1. Janus-Pro-7B简介 1.1 模型特点与创新 在众多AI模型中，Janus-Pr...
【网络编程】Java高并发IO模型深度指南：BIO、NIO、AIO核心解析与实战选型
目录 一、引言1.1 本文目标与适用场景1.2 什么是IO模型？阻塞 IO 模型非阻塞 IO 模型IO 多路复用模型信号驱动 IO 模型异步 IO 模型 二、基础概念解析2.1 IO模型的分类与核心思想IO模型的分类核心思想分类对比与选择依据技术示意图 2.2 同步 vs 异步 | 阻塞 vs 非阻塞核心概念对比技术示意图关键区别与选型建议 2.3 操作系统层面的支持（内核缓冲区、多路复用等）...
7. 马科维茨资产组合模型+金融研报AI长文本智能体(Qwen-Long)增强方案（理论+Python实战）
理2.5 清理工作2.7 get_ai_weights函数汇总 3. 汇总代码4. 反思4.1 不足之处4.2 提升思路 5. 启后 0. 承前 本篇博文是对前两篇文章，链接: 5. 马科维茨资产组合模型+政策意图AI金融智能体(Qwen-Max)增强方案（理论+Python实战） 6. 马科维茨资产组合模型+政策意图AI金融智能体(DeepSeek-V3)增强方案（理论+Python实战） 的缺点：...
大模型微调｜使用LoRA微调Qwen2.5-7B-Instruct完成文本分类任务
目录 模型选取数据集代码实现一些 Debug 模型选取 计算资源：可供使用的显卡是H800（显存80G），因此选取 Qwen-2.5-7B-Instruct + LoRA 的方式进行微调，batch size 为32时，实际使用显存约为72G.（可以通过降低 batch size 的方式降低显存，batch size=8时，显存占用约42G。） 数据集 三个csv文件，分别为训练集、验证集和测试集；...
BERT与CNN结合实现糖尿病相关医学问题多分类模型
使用HuggingFace开发的Transformers库，使用BERT模型实现中文文本分类（二分类或多分类） 首先直接利用transformer.models.bert.BertForSequenceClassification()实现文本分类 然后手动实现BertModel + FC 实现上边函数。其中可以方便的更改参数和结构 然后实验了论文中将bert最后四层进行concat再maxpooli...
GIS大模型：交通领域方面的应用
文章目录 1. 实时交通流量预测：2. 动态信号灯控制：3. 交通流模式识别：4. 交通事故预警：5. 路径推荐与导航优化：6. 长期交通规划：7. 事件影响分析：8. 智能停车管理： 大模型在交通流量监控与优化方面有着广泛的应用，这些应用主要依赖于深度学习、计算机视觉和大数据分析等技术。以下是大模型在这方面的几种具体应用： 1. 实时交通流量预测： 大模型可以处理大量的历史交通数据（如车速、车流量...
无需昂贵GPU：本地部署开源AI项目LocalAI在消费级硬件上运行大模型
无需昂贵GPU：本地部署开源AI项目LocalAI在消费级硬件上运行大模型 随着人工智能技术的快速发展，越来越多的AI模型被广泛应用于各个领域。然而，运行这些模型通常需要高性能的硬件支持，特别是GPU（图形处理器），这往往导致较高的成本门槛。为了打破这一限制，开源AI项目LocalAI提供了一种在消费级硬件上运行大模型的有效方案。本文将详细介绍LocalAI的工作原理、硬件配置要求、以及如何在消费级...
错误修改系列---基于RNN模型的心脏病预测(pytorch实现)
前言 ，TensorFlow实现为：基于RNN模型的心脏病预测(tensorflow实现)，但是，这篇文章进行修改，修改效果还是好了不少；源文章为：基于RNN模型的心脏病预测，提供tensorflow和pytorch实现 这个也不算是错误，就是之前数据标准化、划分数据集的时候，我用的很麻烦，如下图(之前): ，修改后，我们先对数据进行标准化，后再进行划分就会简单很多() 模型参数输入，这里应该是13...