本文分类:news发布日期:2026/1/15 11:18:41
打赏

相关文章

Open-AutoGLM如何部署?揭秘高效本地化部署的5大核心步骤

第一章:Open-AutoGLM开源如何部署部署 Open-AutoGLM 开源项目需要准备合适的运行环境,并按照标准流程拉取代码、配置依赖与启动服务。以下是详细的部署步骤说明。环境准备 在开始之前,请确保系统已安装以下基础组件: Python 3.9 或…

Yarn Lock文件解析:依赖管理与版本锁定

lora-scripts:LoRA 训练的自动化利器 在生成式 AI 快速落地的今天,如何用有限的数据和算力快速定制模型行为,已成为开发者、创作者乃至中小团队的核心诉求。LoRA(Low-Rank Adaptation)作为高效的微调技术,因…

2025最新!9个降AI率工具测评,本科生必看

2025最新!9个降AI率工具测评,本科生必看 为什么你需要一份靠谱的降AI率工具榜单 随着人工智能技术的快速发展,AIGC(人工智能生成内容)检测系统在学术领域的应用越来越广泛。对于本科生而言,论文查重不仅关…

【稀缺资源】Open-AutoGLM内部使用文档首次公开

第一章:Open-AutoGLM怎么使用?Open-AutoGLM 是一个开源的自动化通用语言模型工具,专为简化大模型任务流程而设计。它支持自然语言理解、代码生成、数据清洗等多种场景,用户可通过命令行或API快速接入。环境准备 使用 Open-AutoGLM 前需确保系…

探索SGLang + Qwen2-7B-Instruct 在_Atlas 800T 的推理调优

前言:前段时间在本地环境尝试 Qwen2-7B-Instruct 模型推理时,发现模型在不同硬件和推理设置下的性能差异较大。抱着优化性能、探索最佳实践的心态,我决定系统地进行一次性能调优实验,包括批大小、KV 缓存、量化精度和并发请求的优…

手机版浏览

扫一扫体验

微信公众账号

微信扫一扫加关注

返回
顶部