【项目实战】通过LLaMaFactory+Qwen2-VL-2B微调一个多模态医疗大模型
本文介绍了一个基于多模态大模型的医疗图像诊断项目。项目旨在通过训练一个医疗领域的多模态大模型，提高医生处理医学图像的效率，辅助诊断和治疗。作者以家中老人的脑部CT为例，展示了如何利用MedTrinity-25M数据集训练模型，经过数据准备、环境搭建、模型训练及微调、最终验证等步骤，成功使模型能够识别CT图像并给出具体的诊断意见，与专业医生的诊断结果高度吻合。
深入理解前端路由：原理、实现与应用
本书《深入理解前端路由：原理、实现与应用》全面解析了前端路由的核心概念、工作原理及其实现方法，结合实际案例探讨了其在现代Web应用中的广泛应用，适合前端开发者和相关技术人员阅读。
前端自动化测试
前端自动化测试是通过使用工具和脚本自动执行测试用例的过程，旨在提高测试效率、减少人为错误，并确保Web应用的功能在不同环境和设备上的一致性与稳定性。
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【大模型入门系列4】使用通义千问实现Agent ReAct
本文介绍了LLM Agent的概念及其核心技术ReAct。ReAct框架通过协同推理和行动，使大语言模型在执行任务时能生成推理轨迹和操作计划，增强模型的自主性和可解释性。文中展示了如何使用LangChain框架结合通义千问模型实现ReAct Agent，通过具体示例演示了其在解决数学和时间问题上的应用。