小白避坑指南：国内用Colossal-AI微调DeepSeek 1.5B的完整踩坑记录（附镜像加速方案）
本文详细记录了使用Colossal-Ai对DeepSeek-Qwen模型进行微调的过程，包括模型下载、环境部署、数据集处理及代码实现等环节。重点介绍了LoRA低秩适配方法和Colossal-Ai分布式训练框架的使用技巧，解决了模型封装后函数调用冲突、梯度检查点配置等问题。通过命令行参数灵活调整训练配置，最终在两块A100 GPU上完成训练，单卡显存占用约11GB，利用率达85%。文章总结了常见问题及解决方法，为后续研究提供参考。
生物光学叶绿素-a极化测量数据集研究
该数据集名为“Bio-optical chlorophyll-a polarization measurements”，由NASA/GSFC/SED/ESD/GCDC/OB.DAAC发布，旨在研究水体中叶绿素-a浓度与光学极化特征之间的关系。数据涵盖了不同水域的叶绿素-a浓度及其极化特性，有助于生态学、海洋学和环境科学领域的研究。数据时间范围为2013年8月12日至2023年4月17日，适用于全球范围（-180°至180°经度，-90°至90°纬度）。通过Python库（如leafmap）可轻松访问和分析数据，支持科学研究及应用。
《AI算法训练困境求解：深挖鸿蒙系统资源优势》
鸿蒙系统作为面向万物互联的操作系统，其微内核架构与分布式软总线技术为AI算法训练提供了新路径。通过资源整合与动态调配，鸿蒙可优化数据处理、模型训练及优化阶段，显著提升效率。例如，在智能家居领域，借助鸿蒙加速AI训练实现精准场景联动。未来，随着生态扩展与技术优化，鸿蒙将在语音识别等AI应用中发挥更大潜力，推动多领域智能化发展。
这个多模态智能体，让电力装备运维越来越“聪明”
DeepSeek的出圈为AI发展开辟新路径，大模型在各行业应用也愈发深入。例如“许继智算”团队在昇腾AI创新大赛中获奖，他们通过大模型解决了电力装备运维中的缺陷检测与风险识别难题。传统电力运维依赖人工，存在效率低、误报率高等问题，而该团队基于多模态大模型，融合文本、声纹、图像等信息，构建“智电灵眸”智能运维平台，大幅提升故障诊断精度与效率。其创新方案已在多个项目试点，识别准确率提升30%以上，故障预警速度提高50%，标志着电力运维进入“智能体”时代。这不仅体现了大模型的实际价值，也为其他行业应用提供了参考范例。
基于yolov2和googlenet网络的疲劳驾驶检测算法matlab仿真
本内容展示了基于深度学习的疲劳驾驶检测算法，包括算法运行效果预览（无水印）、Matlab 2022a 软件版本说明、部分核心程序（完整版含中文注释与操作视频）。理论部分详细阐述了疲劳检测原理，通过对比疲劳与正常状态下的特征差异，结合深度学习模型提取驾驶员面部特征变化。具体流程包括数据收集、预处理、模型训练与评估，使用数学公式描述损失函数和推理过程。课题基于 YOLOv2 和 GoogleNet，先用 YOLOv2 定位驾驶员面部区域，再由 GoogleNet 分析特征判断疲劳状态，提供高准确率与鲁棒性的检测方法。
Active Directory审核的常见误区（四）
在企业安全领域，结合用户行为分析（UBA）和先进工具至关重要。传统身份验证方式易受攻击，需升级至多因素认证（MFA）。同时，过多的域管理员权限可能导致安全风险，需谨慎管理。ADAudit Plus可主动发现异常行为、审计传统认证使用情况，并监控高特权用户活动，助力企业提升安全性。Gartner预测，AI技术将在2024年广泛应用于安全领域，通过机器学习建立行为基线，精准识别威胁。
本地部署QWQ显存不够怎么办？
3月6日阿里云发布并开源了全新推理模型通义千问 QwQ-32B，在一系列权威基准测试中，千问QwQ-32B模型表现异常出色，几乎完全超越了OpenAI-o1-mini，性能比肩Deepseek-R1，且部署成本大幅降低。并集成了与智能体 Agent 相关的能力，够在使用工具的同时进行批判性思考，并根据环境反馈调整推理过程。阿里云人工智能平台 PAI-Model Gallery 现已经支持一键部署 QwQ-32B，本实践带您部署体验专属 QwQ-32B模型服务。
从零开始的DeepSeek微调训练实战（SFT）
本文重点介绍使用微调框架unsloth，围绕DeepSeek R1 Distill 7B模型进行高效微调，并介绍用于推理大模型高效微调的COT数据集的创建和使用方法，并在一个medical-o1-reasoning-SFT数据集上完成高效微调实战，并最终达到问答风格优化&知识灌注目的。
