import、Code Review、反复调试,这些你觉得麻烦的小事,现在可以“搞定”了。
一文学会在Comate AI IDE中配置Rules
基于NASA数据与React+Three.js技术栈,探索编程智能体在3D仿真领域的应用突破
本文全面解析ResNet微调的核心方法,涵盖代码修改要点、数据预处理技巧及实践建议,助力开发者高效完成模型迁移。
本文详细解析了基于PyTorch框架对Segment Anything Model(SAM)进行微调的全流程,涵盖数据准备、模型加载、训练配置及优化策略,提供可复现的代码示例与实用建议。
本文聚焦HanLP NNParserModel微调技术,从模型原理、数据准备、参数配置到训练优化,提供系统性微调指南,助力开发者提升模型在特定场景下的解析精度与泛化能力。
本文详细解析DeepSeek-7B-chat模型Lora微调技术,涵盖参数选择、数据准备、训练优化及部署应用全流程,为开发者提供可落地的技术指导。
本文全面解析DeepSeek微调工具生态,从官方工具链到开源框架,从参数配置到实践案例,为开发者提供系统化的技术选型参考。
本文详细介绍如何通过阿里云MaxCompute与DataWorks平台,结合DeepSeek-R1蒸馏模型,实现基于自定义数据集的高效微调。从数据准备、特征工程到模型训练与部署,提供全流程技术解析与实操建议。
本文详细阐述如何结合MaxCompute、DataWorks与DeepSeek技术栈,通过自定义数据集对DeepSeek-R1蒸馏模型进行高效微调,助力开发者构建垂直领域AI应用。
本文深度解析DeepSeek AI大模型开发全流程,涵盖部署架构设计、微调策略优化及开发效率提升三大核心模块,提供可落地的技术方案与最佳实践指南。
本文通过系统化拆解DeepSeek大模型微调的核心环节,结合代码示例与工程化实践,提供覆盖数据准备、模型训练、评估优化到部署落地的完整解决方案,助力开发者高效实现定制化AI应用。
本文详细阐述如何利用MaxCompute与DataWorks构建数据处理管道,结合DeepSeek-R1蒸馏模型实现自定义数据集的微调。通过分步骤的技术解析,助力开发者构建高效、可扩展的AI模型优化方案。