在云上部署ChatGLM2-6B大模型（GPU版）
本教程指导您在配置了Alibaba Cloud Linux 3的GPU云服务器上，安装大模型运行环境（如Anaconda、Pytorch等），并部署大语言模型，最后通过Streamlit运行大模型对话网页Demo。教程包括创建资源、登录ECS实例、安装及校验CUDA、NVIDIA驱动和cuDNN等步骤。
深度学习中的卷积神经网络（CNN）入门
【10月更文挑战第41天】在人工智能的璀璨星空下，卷积神经网络（CNN）如一颗耀眼的新星，照亮了图像处理和视觉识别的路径。本文将深入浅出地介绍CNN的基本概念、核心结构和工作原理，同时提供代码示例，带领初学者轻松步入这一神秘而又充满无限可能的领域。
深度学习在图像识别中的应用与挑战
【10月更文挑战第40天】本文将探索深度学习在图像识别领域的应用，并讨论其面临的挑战。我们将介绍深度学习的基本原理，以及它在图像识别中的优势和局限性。同时，我们还将探讨一些常见的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），并展示如何在Python中使用TensorFlow库实现一个简单的图像识别任务。最后，我们将讨论深度学习在图像识别中的挑战，包括数据获取、模型训练和泛化能力等问题。
深入浅出卷积神经网络（CNN）
【10月更文挑战第40天】本文旨在通过浅显易懂的语言和直观的示例，带领初学者了解并掌握卷积神经网络（CNN）的基本概念、结构以及在图像处理中的应用。我们将从CNN的核心组成讲起，逐步深入到网络训练的过程，最后通过一个实际的代码示例来展示如何利用CNN进行图像识别任务。无论你是编程新手还是深度学习爱好者，这篇文章都将为你打开一扇通往人工智能世界的新窗。
使用Pytorch构建视觉语言模型（VLM）
视觉语言模型（Vision Language Model，VLM）正在改变计算机对视觉和文本信息的理解与交互方式。本文将介绍 VLM 的核心组件和实现细节，可以让你全面掌握这项前沿技术。我们的目标是理解并实现能够通过指令微调来执行有用任务的视觉语言模型。