ms-swift 部分命令行参数说明
本资源介绍了机器学习训练中的关键参数设置及其影响，包括训练轮数、批量大小、学习率、梯度累积、模型微调等，并提供了针对不同任务和硬件配置的推荐值，帮助提升模型训练效率与性能。
离线推理精度问题分析
传统模型迁移到昇腾设备上出现了精度问题，介绍精度问题的定位方法和解决方案，重点介绍了精度问题的定位定界方法。
长视频压缩免费，最快ShanaEncoder免费视频压缩软件下载
ShanaEncoder是一款基于FFmpeg开发的免费开源音视频编码工具，支持多格式转换（如RMVB转MP4、AVI转MPEG等）、字幕叠加、裁剪、H.264（High 10）编解码等专业功能。具备图形界面友好、操作便捷的特点，支持多核CPU加速和快速批量处理，适合从初学者到专业人士的广泛需求。软件兼容Win7-11系统，对B站视频上传优化友好，同时提供硬件加速与多线程处理功能，大幅提升编码效率。
优化通义大模型推理性能：企业级场景下的延迟与成本削减策略
本文基于金融、电商、医疗等领域的实战经验，深入探讨通义千问等大模型的推理优化技术栈。从计算图优化、批处理策略、量化压缩到系统架构四个维度展开，结合Python代码示例与压力测试数据，提供企业级解决方案。针对延迟敏感、高吞吐及成本敏感场景，分析性能瓶颈并提出算子融合、动态批处理、混合精度量化等方法，同时设计分布式推理架构与冷启动优化策略。通过案例展示，如电商大促场景优化，实现峰值QPS提升6.5倍、P99延迟降低53%、月度成本下降62%。文章还提供优化实施路线图，助力企业分阶段落地技术方案。
基于通义大模型的智能客服系统构建实战：从模型微调到API部署
本文详细解析了基于通义大模型的智能客服系统构建全流程，涵盖数据准备、模型微调、性能优化及API部署等关键环节。通过实战案例与代码演示，展示了如何针对客服场景优化训练数据、高效微调大模型、解决部署中的延迟与并发问题，以及构建完整的API服务与监控体系。文章还探讨了性能优化进阶技术，如模型量化压缩和缓存策略，并提供了安全与合规实践建议。最终总结显示，微调后模型意图识别准确率提升14.3%，QPS从12.3提升至86.7，延迟降低74%。
通义大模型在文档自动化处理中的高效部署指南（OCR集成与批量处理优化）
本文深入探讨了通义大模型在文档自动化处理中的应用，重点解决传统OCR识别精度低、效率瓶颈等问题。通过多模态编码与跨模态融合技术，通义大模型实现了高精度的文本检测与版面分析。文章详细介绍了OCR集成流程、批量处理优化策略及实战案例，展示了动态批处理和分布式架构带来的性能提升。实验结果表明，优化后系统处理速度可达210页/分钟，准确率达96.8%，单文档延迟降至0.3秒，为文档处理领域提供了高效解决方案。
Kaggle金牌方案复现：CGO-Transformer-GRU多模态融合预测实战
本文详细介绍了在2023年Kaggle "Global Multimodal Demand Forecasting Challenge"中夺冠的**CGO-Transformer-GRU**方案。该方案通过融合协方差引导优化（CGO）、注意力机制和时序建模技术，解决了多模态数据预测中的核心挑战，包括异构数据对齐、模态动态变化及长短期依赖建模。方案创新性地提出了动态门控机制、混合架构和梯度平衡算法，并在公开数据集TMU-MDFD上取得了RMSE 7.83的优异成绩，领先亚军12.6%。