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RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2023 FasterNet 高效快速的部分卷积块
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RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 ICCV 2023的EfficientViT 用于高分辨率密集预测的多尺度线性关注
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PyTorch Profiler 性能优化示例：定位 TorchMetrics 收集瓶颈，提高 GPU 利用率
本文探讨了机器学习项目中指标收集对训练性能的影响，特别是如何通过简单实现引入不必要的CPU-GPU同步事件，导致训练时间增加约10%。使用TorchMetrics库和PyTorch Profiler工具，文章详细分析了性能瓶颈的根源，并提出了多项优化措施
RT-DETR改进策略【Backbone/主干网络】| 2023 U-Net V2 替换骨干网络，加强细节特征的提取和融合
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企业级LLM推理部署新范式：基于ACK的DeepSeek蒸馏模型生产环境落地指南
本教程演示如何在ACK中使用vLLM框架快速部署DeepSeek R1模型推理服务。
NVIDIA NIM on ACK：优化生成式AI模型的部署与管理
本文结合NVIDIA NIM和阿里云容器服务，提出了基于ACK的完整服务化管理方案，用于优化生成式AI模型的部署和管理。
大模型综述
本文是一篇关于大模型的综述文章，旨在帮助读者快速了解并深入研究大模型的核心概念和技术细节。
DeepSeek 模型快速体验，魔搭+函数计算一键部署模型上云
DeepSeek模型近期备受关注，其开源版本DeepSeek-V3和DeepSeek-R1在多个基准测试中表现出色，性能比肩OpenAI顶尖模型。为降低本地部署门槛，Modelscope社区推出DeepSeek-R1-Distill-Qwen模型的一键部署服务，支持函数计算FC平台的闲置GPU实例，大幅降低成本。用户可选择不同参数量的小模型进行快速部署和推理，体验DeepSeek的强大性能。
Qwen2.5-1M: 支持100万Tokens上下文的开源Qwen模型
两个月前，Qwen团队升级了 Qwen2.5-Turbo，使其支持最多一百万个Tokens的上下文长度。今天，Qwen正式推出开源的 Qwen2.5-1M 模型及其对应的推理框架支持。
DeepSeek 快速体验，魔搭+函数计算一键部署模型上云
对于期待第一时间在本地进行使用的用户来说，尽管 DeepSeek 提供了从 1.5B 到 70B 参数的多尺寸蒸馏模型，但本地部署仍需要一定的技术门槛。对于资源有限的用户进一步使用仍有难点。为了让更多开发者第一时间体验 DeepSeek 模型的魅力，Modelscope 社区 DeepSeek-R1-Distill-Qwen 模型现已支持一键部署（SwingDeploy）上函数计算 FC 服务，欢迎开发者立即体验。
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