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Meissonic：高效高分辨率文生图重大革新
Meissonic的新模型，仅1b参数可实现高质量图像生成，能在普通电脑上运行，未来有望支持无线端文本到图像的生成。
物体检测框架YoloDotNet初体验
【11月更文挑战第3天】YoloDotNet 是一个基于 .Net 平台的物体检测框架，支持多种视觉任务，包括物体检测、分类、OBB 检测、分割和姿态估计。安装过程较为复杂，需要配置 CUDA 和 CUDNN 支持 GPU 加速。代码简洁易用，检测速度快且准确，适用于实时应用。该框架跨平台、开源免费，适合熟悉 .Net 的开发者使用。
基于NVIDIA A30 加速卡推理部署通义千问-72B-Chat测试过程
本文介绍了基于阿里云通义千问72B大模型（Qwen-72B-Chat）的性能基准测试，包括测试环境准备、模型部署、API测试等内容。测试环境配置为32核128G内存的ECS云主机，配备8块NVIDIA A30 GPU加速卡。软件环境包括Ubuntu 22.04、CUDA 12.4.0、PyTorch 2.4.0等。详细介绍了模型下载、部署命令及常见问题解决方法，并展示了API测试结果和性能分析。
vue3中使用mqtt数据传输（封装）
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谈谈分布式训练框架DeepSpeed与Megatron
【11月更文挑战第3天】随着深度学习技术的不断发展，大规模模型的训练需求日益增长。为了应对这种需求，分布式训练框架应运而生，其中DeepSpeed和Megatron是两个备受瞩目的框架。本文将深入探讨这两个框架的背景、业务场景、优缺点、主要功能及底层实现逻辑，并提供一个基于Java语言的简单demo例子，帮助读者更好地理解这些技术。
从零到一，打造专属AI王国！大模型私有化部署全攻略，手把手教你搭建、优化与安全设置
【10月更文挑战第24天】本文详细介绍从零开始的大模型私有化部署流程，涵盖需求分析、环境搭建、模型准备、模型部署、性能优化和安全设置六个关键步骤，并提供相应的示例代码，确保企业能够高效、安全地将大型AI模型部署在本地或私有云上。
基于PyTorch的大语言模型微调指南：Torchtune完整教程与代码示例
**Torchtune**是由PyTorch团队开发的一个专门用于LLM微调的库。它旨在简化LLM的微调流程,提供了一系列高级API和预置的最佳实践
Serverless GPU：助力 AI 推理加速
近年来，AI 技术发展迅猛，企业纷纷寻求将 AI 能力转化为商业价值，然而，在部署 AI 模型推理服务时，却遭遇成本高昂、弹性不足及运维复杂等挑战。本文将探讨云原生 Serverless GPU 如何从根本上解决这些问题，以实现 AI 技术的高效落地。
边缘AI计算技术应用-实训解决方案
《边缘AI计算技术应用-实训解决方案》提供完整的实训体系，面向高校和科研机构的AI人才培养需求。方案包括云原生AI平台、百度AIBOX边缘计算硬件，以及8门计算机视觉实训课程与2门大模型课程。AI平台支持大规模分布式训练、超参数搜索、标注及自动化数据管理等功能，显著提升AI训练与推理效率。硬件涵盖多规格AIBOX服务器，支持多种推理算法及灵活部署。课程涵盖从计算机视觉基础到大模型微调的完整路径，通过真实商业项目实操，帮助学员掌握前沿AI技术和产业应用。
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