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【项目实战】通过LLaMaFactory+Qwen2-VL-2B微调一个多模态医疗大模型
本文介绍了一个基于多模态大模型的医疗图像诊断项目。项目旨在通过训练一个医疗领域的多模态大模型，提高医生处理医学图像的效率，辅助诊断和治疗。作者以家中老人的脑部CT为例，展示了如何利用MedTrinity-25M数据集训练模型，经过数据准备、环境搭建、模型训练及微调、最终验证等步骤，成功使模型能够识别CT图像并给出具体的诊断意见，与专业医生的诊断结果高度吻合。
vLLM 部署 Qwen3
本文介绍了在特定环境下安装和使用 vLLM 的步骤。环境配置包括 CUDA 12.2、40GB 显存，使用 conda 进行 Python 包管理，并基于 Qwen3-8B 模型。首先通过创建 conda 环境并安装 vLLM 实现部署，接着启动 API 服务以支持对话功能。文中提供了 curl 和 Python 两种调用方式示例，方便用户测试与集成。
【MCP系列教程】 Python 实现 FastMCP StreamableHTTP MCP：在通义灵码 IDE 开发并部署至阿里云百炼
本文介绍了如何利用 FastMCP 实现 StreamableHTTP MCP 的开发、测试、部署与使用，全面展示全链路实践过程。
通义听悟--一个懂你的AI助理
介绍什么是通义听悟以及通义听悟的功能体验
iflow低代码门户网站AI生成
iflow.cn 是一个以 AI 技术为核心的多功能平台，专注于教育、研究及职场效率提升。主要功能包括 AI 辅助内容生成、知识管理、教育资源整合及跨平台使用体验。网站还提供 AI 搜索、个性化内容生成、考试辅导及效率工具，服务于学生、职场人士、研究人员等群体。需注意浏览器兼容性及内容准确性。
MCP Java 开发指南
MCP Java 开发指南
ollama + qwen2.5-coder + VS Code + Continue 实现本地AI 辅助写代码
本文介绍在Apple M4 MacOS环境下搭建Ollama和qwen2.5-coder模型的过程。首先通过官网或Brew安装Ollama，然后下载qwen2.5-coder模型，可通过终端命令`ollama run qwen2.5-coder`启动模型进行测试。最后，在VS Code中安装Continue插件，并配置qwen2.5-coder模型用于代码开发辅助。
全新开源通义千问Qwen3，它来了！
Qwen3是通义千问系列的最新模型，融合推理与非推理模式，兼具QwQ和Instruct模型能力。提供多种尺寸，包括235B-A22B、30B-A3B及六个Dense模型，大幅提升数学、代码、逻辑推理和对话能力，达到业界领先水平。旗舰模型Qwen3-235B-A22B在多场景测试中表现优异，小型模型如Qwen3-4B性能媲美大模型。用户可在阿里云百炼平台免费体验各100万Token。
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