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基于 AutoDL 平台搭建 vLLM Qwen 大模型推理服务搭建部署在 AutoDL V100 32G GPU Ubuntu 环境下的 QWen2.5-7B-Instruct 模型的 vLLM 推理流程，支持在本地浏览器访问。具体流程如下：

Java后端的Ai之路

【大模型技术栈】-Qwen与DeepSeek如何构建智能大脑？一、核心答案：为什么PyTorch成为大模型首选框架二、框架对决：TensorFlow vs PyTorch 深度对比三、PyTorch制胜法宝：让大模型训练更高效的三大特性四、CUDA加速：为什么GPU是AI训练的必要赛道五、开发者生态：站在巨人肩膀上的大模型研发六、选择启示：这对普通开发者意味着什么七、总结：大模型技术栈的现在与未来

vLLM 0.11.0 新特性解析：视觉推理精度跃升与长序列性能革新版权声明：本文为原创，遵循 CC 4.0 BY-SA 协议。转载请注明出处。摘要：在大模型多模态与长序列推理需求并进的时代，vLLM 0.11.0 的发布标志着生产级推理引擎的一次关键进化。本文将深度解析其两大核心特性：通过动态视觉分词器集成显著提升 Qwen3-VL 系列模型的视觉问答准确率，以及通过算法与内存管理的协同优化将 Token 选择范围（TOPK）从 1024 推升至新高度，从而解锁更复杂、更精准的长文本生成能力。本文不仅提供特性背后的技术原理，更结合性能对比数据，为开发者提供从理解到应用的

在昇腾8卡上极限部署 Qwen3-235B MoE🌈你好呀！我是是Yu欸🚀 感谢你的陪伴与支持~ 欢迎添加文末好友🌌 在所有感兴趣的领域扩展知识，不定期掉落福利资讯(*^▽^*)

技术路上的探险家

vLLM常用启动参数的详细解释以下是 vLLM（特别是 v0.8+ 版本）常用启动参数的详细解释，包括：说明：以下参数基于 vllm.entrypoints.openai.api_server 启动方式。

倔强的石头106

昇腾NPU实战：国产之光Qwen2.5-7B-Instruct在AtomGit环境下的硬核部署与稳定性测评眼下这国产化大潮是越来越猛了，昇腾（Ascend）算力卡俨然成了咱们国内AI圈的中流砥柱。而Qwen2.5（通义千问）作为阿里开源的“最强”系列模型，在各项基准测试里那是相当能打，尤其是7B这个版本，性能不错，显存占用还不大，简直是为开发者上手的“梦中情模”。

Qwen2.5-VL模型架构解读——模型部分Qwen2.5-VL模型架构解读——数据处理部分将输入的图像或视频帧（已预切成固定大小的时空 patch）线性投影为统一维度的 token。

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强化lora训练这次好点下次在训练数据增加正常对话🎯 能力展示: ⚠️ 春节到了想说什么？好的好的，祝大家春节快乐～ ⚠️ 朋友分享感情经历怎么回应？恩啊。。。。 ⚠️ 晚安晚安

从 Python 到 Ollama：将微调后的 Llama-3/Qwen 一键导出为 GGUF摘要：在上一篇教程中，我们在 RTX 3090 上成功微调了 Llama-3。但现在的模型还“躺”在 Python 脚本里，不够通用。本文将教你如何利用 Unsloth 强大的导出功能，将微调后的模型转换为 GGUF 格式，并导入到 Ollama 中。这样，你就可以在终端、Obsidian 插件或任何支持 Ollama 的工具中随时调用你的专属模型了！

给自己做一个 ChatGPT：基于 Gradio 的本地 LLM 网页对话界面摘要：黑底白字的命令行虽然极客，但不够直观。今天我们将使用 Python 领域最流行的机器学习界面库 Gradio，为我们在 RTX 3090 上微调的 Qwen/Llama 模型穿上一件漂亮的“外衣”。我们将实现流式输出 (Streaming)，让 AI 的回答像打字机一样一个个字蹦出来，体验拉满！

赋予 AI 记忆：在 RTX 3090 上搭建本地 RAG 知识库问答系统摘要：微调让模型学会了“内功”（专业术语、说话风格），但如果想让它回答具体的、不断更新的知识（比如公司内部文档、最新的教程），重新微调成本太高。这时我们需要 RAG (检索增强生成)。本文将教你如何把 llm_practical_series 文件夹里的所有 Markdown 教程变成 AI 的“外挂大脑”，让它能回答关于本系列教程的任何问题。

windows安装离线大模型 ollama qwen傻瓜似的https://ollama.com/download下载安装笔记本显卡泰莱，跑大模型太费劲

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在kaggle训练Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct 通过中二时期qq空间记录作为训练数据训练出中二的模型为目标第一次训练好像太二了先看看输出 👤 你: 你喜欢谁 🤖 AI: =_= 梦碎了我还是想要你~👤 你: 你好好说话 🤖 AI: ˇ_ˇ 爱你～

视觉语言大模型Qwen3-VL-8B-Instruct概述通义千问3-VL-8B-Instruct是阿里巴巴通义千问团队于2025年10月15日发布的开源视觉语言模型，参数规模为80亿 [6] 。该模型基于Dense架构设计，通过三项核心技术创新实现了视觉与语言能力的平衡发展：交错MRoPE多维位置编码、DeepStack特征融合技术和文本-时间戳对齐机制 [5] 。在32项核心评测指标中，该模型超越了Gemini 2.5 Pro和GPT-5等闭源模型，同时性能接近前代超大规模模型Qwen2.5-VL-72B [3] ，标志着多模态AI从”参数竞赛”向”效率优先

千问大模型接入示例要在 Go 语言的应用中集成通义千问（Qwen）大模型，目前阿里云官方主要提供的是 HTTP API 接口和 Python SDK，暂未提供官方的 Go SDK。不过你可以通过调用其开放的 API（如 DashScope API）来实现与 Qwen 模型的交互。

Aspect of twilight

Qwen1/2/2.5/3 VL的图像处理与位置编码方式讲解Qwen2 VL中在patch size的基础上还会通过MLP 做一个2*2的merge，进一步减小viusal token输，并加上start 和 end token。

【实战】使用 Unsloth 与 GRPO 微调 Qwen2.5 模型在当前的大模型（LLM）领域，如何让模型具备更强的逻辑推理能力（Chain-of-Thought, CoT）是一个热门话题。DeepSeek-R1 等模型的成功证明了**强化学习（RL）**在提升推理能力方面的巨大潜力。

【实战】用 Unsloth 微调 Qwen2.5-VL 构建“汽车保险查勘” AI 专家在多模态大模型（LMM）爆发的今天，Qwen2.5-VL 凭借其强大的视觉理解能力成为了开源界的佼佼者。然而，通用模型在特定垂直领域（如医疗影像、工业质检、保险理赔）的表现往往难以达到生产级要求。

基于 LangChain + 通义千问打造ReAct私募基金智能问答助手在金融合规领域，私募基金的运作指引条款繁杂、更新频繁。传统的“关键词匹配”或简单的 RAG（检索增强生成）往往难以处理需要多步推理的复杂问题。

使用peft进行qwen小模型微调实战数据集生态（Datasets Hub）：数据集平台，用户可以访问超过 10,000 个标准化数据集，用于文本分类、翻译、问答等任务，数据集可以与模型无缝结合，支持自动分词和批处理。