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在大模型系统演进过程中,最开始通常只有一个模型:
Qwen接口里直接写死&…
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2026/5/3 17:28:13
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例如…
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2026/5/3 17:28:13
人工智能篇---TensorBoard 和 Weights Biases (WB)
一、为什么需要专门的训练可视化?—— 超越 print 的维度训练深度学习模型是一个在黑暗中摸索的过程。只看终端的损失值打印,会带来几个致命问题:维度灾难:无法同时追踪损失、准确率、学习率、梯度、权重分布、GPU 利用率等数十个…
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2026/5/3 17:28:13
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很多团队在大模型能力稳定后,会继续做 Agent。
典型需求包括:
1. 查询…
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2026/5/3 17:28:13
人工智能---深度学习中的MLOps与WB
一、为什么深度学习更需要 MLOps?深度学习的工程复杂度远超传统机器学习,这恰恰是 MLOps 要解决的痛点。维度传统 ML (如 Scikit-learn)深度学习MLOps 如何应对数据几百MB的CSV文件TB级的图像/文本/音频数据集数据版本管理 (DVC/LakeFS) 对海量、多变的数…
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2026/5/3 17:28:13
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很多团队在做大模型应用时,都会遇到这样的问题:
通用模型能用,但不够贴合业务…
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2026/5/3 17:28:13

