一、前言本文主要是在复现和实践Phi2-mini-Chinese后，简要分析下Phi2-mini-Chinese这个项目，做一个学习实战总结。原文发布于知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/718307193，转载请注明出数。P...

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本项目开发了一款简单便捷，易于部署的智能问答机器人，基于轻量级大语言模型，可对指定领域（本项目指定txt文件内容）做出较精准回答。相较于直接使用语言大模型，本项目加入RAG使检索更精准，同时轻量级模型及简单的环境配置...

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AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级...

浏览 62 次 标签： 大模型的训练与应用 | 二十二、DeepSeek API 申请与使用指南   

AmazonSageMaker是亚马逊云科技提供的一站式机器学习服务，旨在帮助开发者和数据科学家轻松构建、训练和部署机器学习模型。SageMaker提供了从数据准备、模型训练到模型部署的全流程工具，使用户能...

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该方法主要通过增加恒定块扩展模型层数，使模型在增量训练过程中仅训练新增层、冻结原始层，保持模型原有能力，防止模型出现灾难性遗忘现象。但有两点存疑：目前来说mistral要好于llama，为啥不用mistral进行...

浏览 85 次 标签： 大模型增量预训练新技巧-解决灾难性遗忘   

概览页包含各个功能入口和相关数据统计，数据统计内容为当前标注项目数量、样本集数量、模型训练次数、模型总数。_aiearth应用...

浏览 69 次 标签： AI Earth——AI模型训练（实例分割、目标检测、地物识别（原目标提取）、地物分类、通用变化检测、多分类变化检测）：如何正确的进行样本点标注和高清卫星底图接入服务？   

讲解了YOLO模型的特点，以及YOLO数据集的构建和训练。_yolo怎么训练模型...

浏览 86 次 标签： [AI]YOLO如何训练对象检测模型（详细）   

基于常用的轻量级检测算法yolov5s，在3060显卡训练了一个自己的车辆检测模型。源码版本为yolov5v6.0，采用UA-DETRAC数据集训练。_基于yolo5实现目标检测...

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LLaMA-Factory项目是一个专注于大模型训练、微调、推理和部署的开源平台。其主要目标是提供一个全面且高效的解决方案，帮助研究人员和开发者快速实现大模型的定制化需求。简化大模型训练流程：通过提供一系列预设的训练...

浏览 77 次 标签： LLaMA-Factory全面指南：从训练到部署   

Ai学术叫叫兽全网最新创新点改进系列：YOLOv10环境搭建，一镜到底，手把手教学，傻瓜式操作，一分钟完全掌握yolov10安装、使用、训练大全，从环境搭建到模型训练、推理，从入门到精通！...

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