【大模型入门系列2】本地win11部署通义千问大模型做RAG验证
本文介绍了如何在本地环境中部署并使用大模型，特别是阿里巴巴云的Qwen1.5-0.5B-Chat模型。首先分析了本地化部署的重要性，包括数据安全、网络稳定性、定制化需求等方面。接着详细描述了环境准备过程，包括更新显卡驱动、安装CUDA、配置Python环境等。随后，文章展示了如何使用ModelScope Library加载模型，并通过Python脚本实现基本的对话功能。最后，探讨了私有化部署大模型的优势，如数据安全、定制化、效率提升等，为未来的探索指明方向。
揭秘AI：深度学习的奥秘与实践
本文将深入浅出地探讨人工智能中的一个重要分支——深度学习。我们将从基础概念出发，逐步揭示深度学习的原理和工作机制。通过生动的比喻和实际代码示例，本文旨在帮助初学者理解并应用深度学习技术，开启AI之旅。
深度学习在图像识别中的应用与挑战###
本文深入探讨了深度学习技术在图像识别领域的革命性进展，从基础理论到复杂模型的演变，再到实际应用中面临的挑战。不同于传统摘要概述内容的方式，本部分将直接以一段精炼的代码示例作为引子，展示如何利用卷积神经网络（CNN）进行图像分类的基本框架，随后简述文章核心观点，为读者快速构建对全文内容的直观理解。
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
# 加载CIFAR-10数据集
(train_images, train_labels), (test_images
【AI系统】昇腾 AI 架构介绍
昇腾计算产业基于华为昇腾系列处理器，涵盖硬件、基础软件、应用使能等，构建全栈AI计算基础设施。华为通过开放硬件、开源软件，支持多框架，推动AI技术在端、边、云的广泛应用，促进AI产业生态繁荣。
【AI系统】寒武纪介绍
中科寒武纪科技股份有限公司，成立于2016年，致力于打造云边端一体、软硬件协同的智能芯片产品和平台化基础系统软件。寒武纪的产品线涵盖了终端智能处理器IP、边缘端和云端智能加速卡，形成了从1A处理器核到思元系列MLU100、MLU200、MLU300的完整布局。其核心技术包括高效的MLU Core架构和Cambricon Neuware软件栈，支持高性能AI计算，助力机器更好地理解和服务人类。
模型训练的通用性
模型训练的通用性指模型在不同任务、领域或数据集上的适应能力。通过预训练模型、迁移学习、多任务学习、任务无关特征提取、灵活的模型架构、正则化、数据增强、超参数调优等方法，可以提升模型的通用性和泛化能力，使其在新任务上表现更佳。