一文讲懂大模型调优技术
随着AI技术的发展，大模型如GPT系列、BERT等成为推动自然语言处理和计算机视觉领域进步的重要驱动力。然而，大模型的调优过程复杂且资源消耗巨大，对开发者构成严峻挑战。本文旨在全面解析大模型调优的关键技术，涵盖数据预处理、模型架构调整、超参数优化、正则化与泛化能力提升，以及分布式训练与并行优化等内容，为开发者提供系统性的调优指南。
Python教程：一文了解从Bytes到Bits的数据转换
在Python编程中，处理数据时经常需要在字节（bytes）和位（bits）之间进行转换。这种转换在网络通信、数据加密、图像处理等领域尤为常见。本文将详细介绍如何在Python中进行字节与位之间的转换，并提供一个实用的功能：如何在指定的位位置替换位数据。
YOLO算法
YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，将目标检测视为回归问题，通过单个CNN模型预测边界框和类别。YOLOv1使用24个卷积层和2个全连接层，将输入图像划分为7x7网格，每个网格预测2个边界框。模型直接从448x448图像输出7x7x30的张量，每个单元负责检测中心在其内的目标。YOLO训练涉及构造训练样本和损失函数，常采用预训练的Backbone（如CSPDarknet53）和数据增强技术。YOLOv4是YOLO系列的改进版，包括SPP和PANet等结构，提升了精度和速度，使用IOU损失函数，并采用CutMix和马赛克数据增强。
LabelStudio环境搭建以及使用且解除上传文件限制
LabelStudio是开源的数据标注工具，支持多种类型如文本、图像、音频、视频的标注任务。它具有多种标注类型、可扩展性、团队协作和版本控制等功能，并可在本地、云端或Docker中部署。通过设置环境变量`DATA_UPLOAD_MAX_NUMBER_FILES`，可以解除上传文件数量限制。使用Docker安装时，可运行包含该变量的命令以启动容器，并通过http://localhost:8080访问。遇到文件数限制问题，可增大此变量值以解决。