qwen

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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。

实战：使用 Qwen-Agent 调用自定义 MCP 服务随着大模型应用的发展，如何让 LLM（大语言模型）安全、标准地访问本地数据或第三方工具成为了核心痛点。Model Context Protocol (MCP) 应运而生，它提供了一种标准化的方式连接 AI 模型与数据源。

不借助框架实现Text2SQL相关阅读： Vanna实现Text2SQL：https://core815.blog.csdn.net/article/details/155195612 LangChain实现Text2SQL：https://core815.blog.csdn.net/article/details/155105220

LangChain实现Text2SQL1.代码实现2.实现效果 3.建表语句

AI研究-129 Qwen2.5-Omni-7B 要点：显存、上下文、并发与成本Qwen2.5-Omni目前开源提供的是7亿参数（7B）版本。相对于GPT-4等数千亿参数的闭源模型，7B的规模非常小巧，这带来了低资源占用和易部署的优势。在FP16精度下模型权重约需14GB显存，使用INT4量化后可压缩到<4GB，使普通PC甚至高端手机都有能力运行。

【Java手搓RAGFlow】-3- 用户认证与权限管理在构建任何一个成熟的RAG系统之前，一个稳定可靠的用户认证与权限管理模块是必不可少的基础设施。它能确保系统的安全性，保护用户数据，并为后续的个性化服务和资源隔离打下基础。上一章我们已经搭建好了项目的基础骨架，现在，我们需要亲手为它填充上认证与权限管理的核心功能。

宁渡AI大模型

从生成内容角度介绍开源AI大模型为了将大模型能力与公司现有工作流程深度融合，从而提升整体工作效率，公司计划在本地部署开源大模型。本调研报告旨在系统评估当前主流开源大模型，为本地化部署提供选型依据。

调用qwen3-omni的api对本地文件生成视频文本描述（批量生成）①可以处理文件夹中所有的.mp4文件 ②按照要求视频长度在150s以内，所以要配置了ffmpeg环境变量，截取视频的前150s内容（按需取用） ③我的prompt是围绕.mp4所在文件夹名字为主题去描述的