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如何选择合适的GPU算力服务商？企业AI算力采购指南随着大模型训练、AIGC应用和深度学习技术的快速发展，GPU算力已成为企业数字化转型的核心基础设施。然而，面对市场上众多的GPU云服务器和算力租赁服务商，如何做出正确选择成为许多企业面临的难题。本文将从多个维度帮助您评估和选择合适的GPU算力服务商。

蓝耘元生代GPU算力调度云平台深度解析：高性价比算力云与GPU算力租赁首选方案在AI大模型训练、大数据处理、工业仿真等场景的算力需求爆发式增长背景下，算力云已成为连接算力供给与需求的核心桥梁，而GPU算力租赁则凭借灵活、低成本的优势，成为科研机构、企业及开发者的主流选择。面对市场上纷繁复杂的算力服务平台，一款兼具高性能、灵活计费、全功能支撑的产品尤为关键。本文将深度解析蓝耘元生代GPU算力调度云平台，从核心优势、功能特性、适用场景等维度，展现其在算力云与GPU算力租赁领域的差异化竞争力。

阿猿收手吧！

【大模型】什么是大模型？vLLM是？模型部署？CUDA？“把实验室里的‘智能大脑’搬到实际应用中”训练好的大模型（比如LLaMA、Qwen）就像一个“身怀绝技但待在实验室里的专家”——它的核心是一堆权重文件（.safetensors/.pth）和配置文件，本身不能直接处理用户请求（比如聊天、问答）。

AI核心知识19——大语言模型之SFT（简洁且通俗易懂版）SFT（Supervised Fine-Tuning）的全称是 “监督微调”。它是大语言模型训练的第二阶段，是让 AI 从 “知识储备” 迈向 “实用对话” 的关键一步。

哥布林学者

吴恩达深度学习课程三：结构化机器学习项目第二周：误差分析与学习方法（四）多任务学习此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。课程相关信息链接如下：本篇为第三课的第二周内容，2.8的内容。

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搭建本地大模型知识库这章节主要是讲如何用本地的，一个很小的大模型，搭建一个自己的知识库，体验一下大模型的一个知识库的能力，还有大模型的一个检索能力。

Solon AI 开发学习11 - chat - 工具调用与定制（Tool Call）Tool call（或 Function call）能够让大语言模型在生成时，“按需”调用外部的工具，进而连接外部的数据和系统。通过定义一组函数作为模型可访问的工具（也叫函数工具），并根据对话历史在适当的时候使用它们。然后在应用端执行这些函数，并将结果反馈给模型。

Elastic 中国社区官方博客

Elasticsearch：在隔离环境中安装 ELSER 模型在我之前的文章 “Elasticsearch：部署 ELSER - Elastic Learned Sparse EncoderR”，我描述了如何安装 ELSER 模型。在今天的文章中，我来讲讲如何在隔离的环境中安装 ELSER 模型。如果你在有网路的情况下，最容易安装 ELSER 的方法是是使用 inference API。我们可以通过如下的方式来进行。为了测试的方便，我们可以使用如下的方法来删除已经安装好的 ELSER 模型：

带刺的坐椅

Solon AI 开发学习9 - chat - 聊天会话（对话）的记忆与持久化大语言模型的接口是无状态的服务，如果需要形成有记忆的会话窗口。需要使用“多消息”提示语，把历史对话都输入。

AI核心知识29——大语言模型之Multimodality（简洁且通俗易懂版）多模态（Multimodality）是大语言模型进化史上最重要的里程碑之一。如果说之前的 AI 是一个“虽然博学但又聋又瞎的哲学家”（只能读文字、写文字），那么多模态 AI 就意味着这个哲学家长出了眼睛、耳朵和嘴巴。

不会吉他的肌肉男不是好的挨踢男

LLaMA Factory 训练模型未检测到CUDA环境解决遇上这个问题说明pytorch版本没有适配好我是12.6 你通过版本参考链接查找你对应版本说明成功了！

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大模型Temperature 参数说明及配置建议Temperature参数直接影响模型生成文本的多样性：根据应用场景选择合适的Temperature值：

AI核心知识28——大语言模型之Multi-Agent Systems（简洁且通俗易懂版）多智能体系统（Multi-Agent Systems，简称 MAS）是目前 AI 领域最前沿、也是最像科幻电影现实版的架构。

Solon AI 开发学习10 - chat - 工具调用概念介绍Tool Call（工具调用），也叫 Function Call（函数调用）是大模型的一种接口特性，允许开发者预定义函数并由模型判断是否需要调用，从而实现外部工具或数据的集成。其核心机制是通过JSON格式传递函数名和参数，由宿主应用执行实际操作后返回结果给模型继续生成文本。

如何让电脑焕发第二春？电脑用久了卡顿、开机慢、程序无响应？不用急着换内存或买新电脑！通过关闭无用服务、优化系统设置，释放被占用的算力，就能显著提升流畅度，步骤简单易操作，小白也能上手～

Day 27｜智能体的 UI 与用户交互层如何构建“可理解、可控制、可信任”的 Agent 交互体验？当智能体有了：它其实已经是“一个实体系统”。但大部分人会卡在最后一步： “智能体应该用什么方式让用户使用？” “聊天？按钮？可视化？工作流？多模态 UI？” 你会发现：构建一个可控、可理解、可信任的智能体 UI，是落地过程里最重要的一环。今天我们深入解析智能体交互层（Interface Layer）：

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2025-12-1)生成于：2025-12-1共发现热门项目： 17 个榜单类型：日榜本期GitHub热榜显示AI应用正全面走向实用化与工程化，开源力量聚焦解决开发者与企业的实际问题。AI构建和部署成为核心趋势，Google的ADK与微软的AI Call Center等工具显著降低了构建复杂AI应用的门槛。RAG技术持续优化，LightRAG等项目致力于提升检索效率与响应速度。同时，内存引擎Memori和多平台AI助手TrendRadar等项目，则着力解决大模型的长上下文管理与信息过载难题。开发者正积极利用这些高实用性代码，

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轻竹论文：毕业论文AI写作教程当今学术领域，中文论文写作是众多学者和学生面临的重要任务。随着科技的发展，AI 技术为论文写作带来了新的变革，轻竹论文助手就是其中一款备受关注的工具。

AI的提示词专栏：Prompt 与传统机器学习特征工程的异同本文围绕 Prompt 与传统机器学习特征工程展开分析，二者本质均为构建 “人类需求” 与 “模型能力” 的输入桥梁，目标一致（降低模型理解成本）、依赖领域知识、需迭代优化。但核心差异显著：特征工程作用于模型训练前，需结构化数据，高度依赖人工且适配特定模型，适用于需求稳定、高并发的线上业务；Prompt 作用于推理时，输入灵活，可部分自动化且跨模型通用，更适合需求多变、非结构化数据处理场景。文章还指出二者可协同应用，如 Prompt 辅助特征设计、特征工程提升 Prompt 精准度，助力从业者根据业务需求

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Solon AI 开发学习8 - chat - Vision（理解）图片、声音、视频理解（或感知）多媒体内容的能力，需要大模型支持就是把图片和提示语一起提交给大模型。需要用到 Image 接口