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Qwen3 是 Qwen 系列大型语言模型的最新成员。该系列共包含8款模型,2款参数30B、235B的混合专家模型和6款参数0.6B、1.7B、4B、8B、14B、32B的稠密模型,每款模型均获得同尺寸开源模型的最佳性能。
这段代码的主要功能是搭建一个基于 Flask 的 Web 服务,用于接收客户端发送的图像数据,使用预训练的 PyTorch 模型对图像进行分类预测,并将预测结果以 JSON 格式返回给客户端。:使用 Flask 的装饰器定义一个路由,当客户端向/predict路径发送 POST 请求时,会调用predict函数。:初始化一个字典,用于存储预测结果和状态信息,初始状态为。:检查请求方法是否为 POS
使用预训练的ResNet模型并进行微调。# 加载预训练的ResNet模型# 更改最后全连接层的输出为类别数# 观察所有参数都更新# 每7个epoch后降低学习率。
数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注。图片数量(jpg文件个数):1198。标注数量(xml文件个数):1198。标注数量(txt文件个数):1198。标注类别名称:["sleep"]sleep
在大模型(如GPT、Qwen、DeepSeek等)的推理场景中,FastAPI 是一个高效、轻量级的Python Web框架,专为构建高性能API设计。它结合了异步编程(async/await)、自动数据验证(基于Pydantic)和强大的依赖注入系统,非常适合处理高并发的大模型推理任务。
使用Docker和vllm在本地部署Qwen3系列模型,同时给出其他模型部署框架参考,比如MindIE、Sglang等
首次完整揭秘了 VLM-R1 如何用强化学习颠覆视觉语言模型——从 Reward Hacking 的破解妙招,到让模型突然开窍的 OD Aha Moment,再到 7B→32B 参数下的 Scaling Law 验证…更重要的是,整体框架完全开源!此外,研究还发现,高质量、语义丰富的训练数据能够显著提升模型的推理能力,而低质量或过于简单的数据则可能限制模型的泛化能力。在 OVD 任务中,使用官方的
【数据集】【YOLO】【目标检测】船舶分类识别数据集 6923 张,YOLO船舶分类识别算法实战训练教程,yolo船舶分类识别毕业设计。数据集中包含 5 种分类,具体分类为:集装箱船、游轮、渔船、帆船、军舰。数据集图片来自国内外网站、网络爬虫、视频抽帧等;可用于船舶分类识别,水面船舶识别。检测场景为海洋,港口,河道内等,可以应用于海洋交通管理、渔业资源监测、海上救援、军事侦察等。基于QT的yolo
GTSRB德国交通标志数据集下载以及训练集划分。在模型训练时,将训练数据集分成训练集和验证集, 测试集作为测试数据使用,下面是训练集划分代码
微软专为 CPU 本地推理和极致压缩(低比特)大模型设计的推理框架。它支持对 1-bit/1.58-bit 量化模型进行高效、低能耗的推理,兼容 BitNet、Llama3-8B-1.58、Falcon3 等模型,适用于在本地或边缘设备上运行大模型推理任务,无需 GPU。