本指南介绍如何下载、安装和启动基于Ascend的vLLM模型。首先，可通过华为镜像或Hugging Face下载预训练模型；其次，安装vllm-ascend，支持通过基础镜像（如`quay.io/ascend/vllm-ascend:v0.7.3-dev`）或源码编译方式完成；最后，使用OpenAI兼容接口启动模型，例如运行`vllm serve`命令，设置模型路径、并行规模等参数。适用于大模型推理场景，需注意显存需求（如QwQ-32B需70G以上）。

本文深入剖析2025年大模型发展脉络，涵盖裸模型与手工指令工程、向量检索、文本处理与知识图谱构建、自动化提示生成、ReAct多步推理及AI Agent崛起六大模块。从技术细节到未来趋势，结合最新进展探讨核心算法、工具栈与挑战，强调模块化、自动化、多模态等关键方向，同时指出计算资源、数据质量和安全伦理等问题。适合关注大模型前沿动态的技术从业者与研究者。

本文详解大语言模型微调四大工具——Unsloth、Axolotl、LlamaFactory、DeepSpeed，覆盖从单卡实验到万亿参数分布式训练场景，助你掌握主流框架选型策略，提升微调效率。建议点赞收藏。

全球开源模型冠军Qwen3与端到端全模态模型Qwen2.5-Omni现已成功在手机上跑通！借助MNN支持，适配Android、iOS及桌面端，实现低延迟、本地化、高安全的AI体验。用户可通过自定义Sampler设置、System Prompt和Max New Tokens调节模型输出风格与长度。

想从多个平台下载高清无水印视频？本文教你使用 `yt-dlp` 工具轻松实现！支持 YouTube、B站、抖音等主流平台，提供代码示例与解析，涵盖批量下载、字幕提取、音频分离等高级功能。无论你是开发者还是普通用户，都能快速上手，高效获取所需视频资源。

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Qwen-Image-Edit基于20B Qwen-Image模型，融合视觉语义与外观控制，支持中英文文字精准编辑、风格迁移、IP创作等多重功能，具备SOTA性能，助力低门槛、高精度图像编辑。

Text2SQL技术通过自然语言处理将用户查询转换为SQL语句，解决企业数据查询效率低下的痛点。该技术包含语义理解、模式对齐、SQL生成和优化等核心处理过程，核心组件包括自然语言理解模块、Schema管理模块和SQL生成模块。文章介绍了闭源和开源模型的选择策略，并提供了基于Function Calling的Text2SQL实现示例，展示如何安全高效地将自然语言转换为数据库查询。

本文介绍了两种大模型微调方法——LoRA（低秩适应）和PPO（近端策略优化）。LoRA通过引入低秩矩阵微调部分权重，适合资源受限环境，具有资源节省和训练速度快的优势，适用于监督学习和简单交互场景。PPO基于策略优化，适合需要用户交互反馈的场景，能够适应复杂反馈并动态调整策略，适用于强化学习和复杂用户交互。文章还对比了两者的资源消耗和适用数据规模，帮助读者根据具体需求选择最合适的微调策略。

本指南介绍如何在TensorRT LLM框架上部署Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking模型，基于默认配置实现快速部署。涵盖环境准备、Docker容器启动、服务器配置与性能测试，支持BF16精度及MoE模型优化，适用于NVIDIA Hopper/Blackwell架构GPU。

在使用qwen-plus API进行长文本翻译时，遇到了DataInspectionFailed错误，提示输入数据可能包含不当内容。尽管确认文本无敏感内容，但误判依然发生。通过将每个分段的字符数从1000降低到700，问题得以解决。建议在处理长文本时，减少每次请求的字符数以避免误判。

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。

本文介绍了大语言模型（LLM）的HTTP API流式调用机制及其在前端的实现方法。通过流式调用，服务器可以逐步发送生成的文本内容，前端则实时处理并展示这些数据块，从而提升用户体验和实时性。文章详细讲解了如何使用`fetch`发起流式请求、处理响应流数据、逐步更新界面、处理中断和错误，以及优化用户交互。流式调用特别适用于聊天机器人、搜索建议等应用场景，能够显著减少用户的等待时间，增强交互性。

你的AI助手有50+个工具但每次对话前就烧掉55000个令牌？就像带着全套工具箱去拧个螺丝一样浪费！Spring AI的工具搜索模式让AI按需发现工具，实现34-64%的令牌节省，告别工具选择困难症和账单焦虑。#Spring AI #工具优化 #令牌节省 #AI开发

魔搭自动发布小红书MCP，是魔搭开发者小伙伴实现的小红书笔记自动发布器，可以通过这个MCP自动完成小红书标题、内容和图片的发布。

该文介绍了如何在阿里云的通义大模型平台注册账号，并详细展示了通义万相功能的使用，包括文本生成图像、相似图像生成、图像风格迁移和应用广场（虚拟模特）四个部分。用户可以通过输入文字或选择图片，生成不同风格的创意作品，并能进行点赞、不满意、生成相似图、下载原图和收藏等操作。在应用广场中，用户可以上传图片并替换模特及背景，创建个性化商品展示图。

本文深入解析向量数据库的原理与实战应用，涵盖其在AI系统中的核心作用、关键技术（如HNSW、PQ、LSH）、相似性搜索、元数据过滤及无服务器架构优势。适合开发者和AI从业者学习提升。

近年来,基于大模型的语音人工智能技术发展迅猛,为自然语音人机交互带来新的可能。通义语音大模型无疑是这一领域的佼佼者。它涵盖了语音理解与语音生成两大核心能力,可支持多种语音任务,包括多语种语音识别、语种识别、情感识别、声音事件检测以及语音合成等

本文详解算法备案、大模型备案与大模型登记的区别及适用场景，涵盖舆论属性、社会动员能力、生成式AI服务等核心概念，解析三类备案的流程、周期、材料要求及政策依据，助力企业合规开展AI服务。

Qwen3开源发布：Think Deeper, Act Faster！社区推理、部署、微调、MCP调用实战教程来啦！

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本方案介绍如何在阿里云PAI平台部署DeepSeek-OCR开源模型，涵盖从账号准备、模型部署到应用体验的完整流程。通过PAI的Model Gallery可一键部署，结合PAI-EAS实现高性能推理，支持公网调用。适用于OCR场景快速搭建与测试，体验后建议及时清理资源以避免计费。

本文将介绍 Spring Cloud Alibaba AI 的基本概念、主要特性和功能，并演示如何完成一个在线聊天和在线画图的 AI 应用。

本文介绍了如何注册并使用通义大模型，该平台提供了通义千问、通义万相和通义听悟三大功能。通义千问包含对话和百宝箱两个子功能。在对话中，用户需按照特定格式提问，如设定角色、背景等，但实际体验中，回复可能不够理想。百宝箱提供不同场景的应用，如健身教练和办公助理。通过示例展示了健身计划的生成，但与专业教练相比仍有差距。对于职场问题，通义千问的回答显得较为通用，难以满足个性化需求。

开发者常因新闻稿写作犯难，本文分享一套AI提示词工具，涵盖角色定义、结构化输入输出、多场景适配与合规检查，助力技术人快速生成符合媒体标准的专业稿件，提升传播效率。

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TypeScript 作为 JavaScript 的超集，通过静态类型系统、编译时错误检测和强大的工具链支持，显著提升代码质量与可维护性，尤其适用于中大型项目和团队协作。相较之下，JavaScript 更灵活，适合快速原型开发。本文从类型系统、错误检测、工具支持等多维度对比两者差异，并提供技术选型建议，助力开发者合理选择。

阿里巴巴近期开源了通义千问Qwen3大语言模型（LLM），包含两款混合专家模型（MoE）235B-A22B与30B-A3B，以及六款稠密模型（Dense）从0.6B到32B不等。开发者可基于NVIDIA GPU使用TensorRT-LLM、Ollama、SGLang、vLLM等框架高效部署Qwen3系列模型，实现快速词元生成和生产级应用开发。

上一篇用 Qwen3+MCPs实现AI自动发小红书的最佳实践 有超多小伙伴关注，同时也排队在蹲Windows版本的教程。

本文深入探讨了Qwen2.5 - 32B模型在VLLM框架上的部署过程，从模型下载、启动命令、资源占用分析到GPU资源分配及CUDA图应用，详述了大模型运行的挑战与优化策略，强调了硬件资源规划与技术调优的重要性。

AI大模型面临核心安全问题，包括模型内在风险（如欺骗性对齐、不可解释性和模型幻觉）、外部攻击面扩大（如API漏洞、数据泄露和对抗性攻击）及生成内容滥用（如深度伪造和虚假信息）。应对方案涵盖技术防御与优化、全生命周期管理、治理与行业协同及用户教育。未来需关注动态风险适应、跨领域协同和量子安全预研，构建“技术+管理+法律”三位一体的防护体系，推动AI安全发展。

本文档介绍如何在单GPU和单节点多GPU上使用TensorRT LLM构建和运行Qwen模型，涵盖模型转换、引擎构建、量化推理及LoRA微调等操作，并提供详细的代码示例与支持矩阵。

Qwen3-VL开源发布后广受认可，登顶Chatbot Arena视觉榜与OpenRouter图像处理市场份额第一。支持文档解析、OCR、视频理解、3D定位等多模态任务，现推出详细Cookbook助力开发者高效应用。

近日，通义大模型家族的新成员——通义万相已在人工智能大会上亮相。其中，通义万相的强大的“文生图”功能，不禁让我想到了去年八月由百度依托飞桨、文心大模型的技术创新推出的“AI作画”首款产品——文心一格。 那么，在类似的Prompt下，两款产品的表现将会如何呢？今天就让我们就十种风格下二者生成图像的表现力，来看看这两款产品的差异。

Qwen Code v0.3.0 正式发布！全面支持 Stream JSON、多语言界面切换，提升安全稳定与生态适配，助力开发者高效构建 AI 工具。欢迎体验并参与共建！

本文是一篇理论与实践结合的综述文章，综合性全面介绍大模型微调技术。本文先介绍大模型训练的两类场景：预训练和后训练，了解业界常见的模型训练方法。在后训练介绍内容中，引出模型微调（模型微调是属于后训练的一种）。然后，通过介绍业界常见的模型微调方法，以及通过模型微调实操案例的参数优化、微调过程介绍、微调日志解读，让读者对模型微调有更加直观的了解。最后，我们详细探讨数据并行训练DDP与模型并行训练MP两类模型并行训练技术，讨论在实际项目中如何选择两类并行训练技术。

本章我们将介绍如何利用大模型开发一个文档比对小工具，我们将用这个工具来给互联网上两篇内容相近但版本不同的文档找找茬，并且我们提供了一种批处理文档比对的方案

AI重构信息分发，GEO成品牌新基建。2025年AI搜索占全球63%，传统SEO失效，生成式引擎优化（GEO）通过结构化数据、语义适配与权威构建，助力内容在AI答案中优先被引。本文解析GEO六大核心挑战与落地策略。

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本文解析了大模型“备案”与“登记”的区别，适用于不同场景的申报要求，并结合实际案例讲解登记流程、材料准备及安全评估要点，帮助企业合规申报，避免因未备案/登记而违规。

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通义万相是阿里云推出的视觉生成大模型，涵盖图像和视频生成。其2.0版本在文生图和文生视频方面进行了重大升级，采用Diffusion Transformer架构，提升了模型的灵活性和可控性。通过高质量美学标准和多语言支持，大幅增强了画面表现力。此外，视频生成方面引入高压缩比VAE、1080P长视频生成及多样化艺术风格支持，实现了更丰富的创意表达。未来，通义万相将继续探索视觉领域的规模化和泛化，打造更加通用的视觉生成大模型。

通义千问开源！阿里云开源通义千问70亿参数模型，包括通用模型Qwen-7B-Base和对话模型Qwen-7B-Chat，两款模型均已上线ModelScope魔搭社区，开源、免费、可商用，欢迎大家来体验。

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Qwen3-8B 是通义实验室推出的80亿参数模型，支持32K上下文，采用FP8量化和CUDA优化，提升推理效率；ChatGPT-4o Mini 为OpenAI轻量模型，参数约3.8B，支持128K上下文，通过蒸馏技术实现低延迟。两者在TTFT、长文本处理和部署优化上各有优势，适用于不同应用场景。