paddle nlp 3.0 全面拥抱开源大模型
阿里云通义千问（Qwen2）是阿里云推出的一系列先进的大型语言模型，涵盖了从轻量级到超大规模的各种模型，包括混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）。Qwen2系列在多个自然语言处理任务上展现了卓越的性能，并且在一些基准测试中表现出了对比前沿开源模型和商业模型的竞争力。Qwen
百度AI飞桨框架搭建[ Paddle ]
确认 Python 和 pip 是 64bit，并且处理器架构是 x86_64（或称作 x64、Intel 64、AMD64）架构。首先根据具体的 Python 版本创建 Anaconda 虚拟环境，PaddlePaddle 的 Anaconda 安装支持 3.8 - 3.12 版本的 Python
PyCharm中配置PaddleOCR实现图片中文字的识别
PyCharm中配置PaddleOCR实现图片中文字的识别
常用语音识别开源四大工具：Kaldi，PaddleSpeech，WeNet，EspNet
无论是基于成本效益还是社区支持，我都坚决认为开源才是推动一切应用的动力源泉。下面推荐语音识别开源工具：Kaldi，Paddle，WeNet，EspNet。
运行paddle-gpu相关项目报错
运行paddle-gpu相关项目报错
Paddle：指定GPU
2：指定GPU，通过set_device函数接口。1：查看默认运行的device设备。
PaddleOCR 使用 FastDeploy 服务化部署及postman、java调用服务的方法
二、还是如果跟我一样使用的是cpu的版本，截至目前最新的fastdeploy:1.0.4-cpu-only-21.10版本，它默认的paddle推理引擎是有问题的，识别不出内容，需要更换其它支持cpu的引擎，比如OpenVINO 、ONNXRuntime。一、如果跟我一样选择的是cpu的版本，那么修
AI训练环境-CUDA/cuDNN/paddle ——‘CUBLAS_STATUS_INVALID_VALUE‘.
运行报错 ‘CUBLAS_STATUS_INVALID_VALUE’. An unsupported value or parameter was passed to the function (a negative vector size, for example).
Win 10 版NVIDIA GeForce GTX 1060显卡驱动的下载及飞桨（Paddle）的安装
（1）介绍NVIDA GeForce GTX1060 6G GPU显卡的安装方法（2）NVIDA GeForce GTX1060 6G GPU显卡驱动程序的下载及有关不同版本的区别（3) 介绍人工智能（Paddle) 飞桨的安装方法
成功解决import paddle报错
近期，需要在CPU上搭建paddle环境，但由于不可抗拒的因素，导致出了小插曲，故有了本文。
