【AI大模型】Transformers大模型库（七）：单机多卡推理之device_map
本文简要介绍了device_map="auto"等使用方法，多数情况下与CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,3一起使用，可以简单高效的进行多卡分布式推理及训练计算，至于多机多卡场景，多用torchrun和deepspeed等，后面文章会专门进行系统讲解。
AI 定位！GeoSpyAI上传一张图片分析具体位置 不可思议! ! !
想象一下一个如此强大的工具，只需一张图像，它就可以精确定位您的确切位置，精确到纬度和经度。GeoSpy.ai 免费提供这种令人惊叹的功能，利用先进的人工智能和地理空间智能从任何照片中提供精确定位。无论您是对去过的地方感到好奇，还是出于专业目的需要准确的地理数据，这项突破性的技术都为以惊人的准确性了解
AI的‘智能’健身：打造更聪明的机器学习模型
所以，不要犹豫了，拿起你的“哑铃”（数据），穿上你的“运动鞋”（代码），让我们一起在AI的健身房里，塑造出更聪明的模型吧！记住，智能的增长不是一蹴而就的，而是一步一个脚印，持之以恒的结果。记住，就像健身一样，让AI模型变得更聪明是一个持续的过程，需要耐心和不断的努力。数据增强是提升模型智能的一个关键
MLOps模型部署的三种策略：批处理、实时、边缘计算
在这篇文章中，我们将探讨三种常见的模型部署策略:批处理、实时和边缘计算。
AI有道 | 3 个令人惊艳的 GitHub 开源项目，诞生了！
人工智能的发展从未停止，那些曾以为只存在未来的应用场景，现如今已迅速成为现实。作为开发者技术创新的主要阵地 GitHub，在过去这段时间里，又诞生了许多既接近未来又实用的 AI 工具。这些工具有着共同特点，就是功能强大且能够显著提高我们日常工作效率。今天就跟大家推荐下，近期几个比较值得关注的 AI
【机器学习】人工智能与气候变化：利用深度学习与机器学习算法预测和缓解环境影响
全球气候变化已成为世界各国共同面对的重大挑战之一。气候变化带来的极端天气事件频发、海平面上升、生态系统退化等问题，严重影响着人类的生存和发展。因此，寻找有效的方法来预测气候变化趋势并采取相应的应对措施至关重要。
从零入手人工智能（2）——搭建开发环境
我撰写了这个系列的文章，希望能将这段经历和学习的心得分享给更多想要入门人工智能的朋友们。这些文章将详细记录我学习人工智能的每一个步骤和心得，希望通过我的经验，为大家提供一份实用的入门指南，帮助大家更快地融入这个充满机遇和挑战的领域。
人工智能--教育领域的运用
人工智能--教育领域的运用。
探索大模型技术及其前沿应用——TextIn文档解析技术
探索大模型技术及其前沿应用——TextIn文档解析技术
人工智能——机器学习——神经网络（深度学习）
人工智能是让机器获得像人类一样具有思考和推理机制的智能技术，这一概念最早出现在 1956 年召开的达特茅斯会议上。其中深度学习可以理解为神经网络。刚开始只有神经网络的概念，随着神经网络的层数增加，就逐渐将神经网络叫做深度学习。神经网络的发展历程大致分为浅层神经网络阶段和深度学习阶段。
SOFTS: 时间序列预测的最新模型以及Python使用示例
这是2024年4月提出的新模型，采用集中策略来学习不同序列之间的交互，从而在多变量预测任务中获得最先进的性能。
【机器学习】QLoRA：基于PEFT亲手微调你的第一个AI大模型
本文首先对量化和微调的原理进行剖析，接着以Qwen2-7B为例，基于QLoRA、PEFT一步一步带着大家微调自己的大模型，本文参考全网peft+qlora微调教程，一步一排坑，让大家在网络环境不允许的情况下，也能丝滑的开启大模型微调之旅。
AI训练，为什么需要GPU？
随着人工智能热潮，GPU成为了AI大模型训练平台的基石，决定了算力能力。为什么GPU能力压CPU，成为炙手可热的主角呢？首先我们要先了解一下GPU的分类。提到分类，就得提及到芯片。半导体芯片分为和。其中，数字芯片的市场规模占比较大，达到70%左右。。由上图可以看到，。现在特别火爆的AI，用到的所谓“
人工智能核心技术：机器学习总览
💡机器学习作为人工智能的核心，与计算机视觉、自然语言处理、语音处理和知识图谱密切关联💡【机器学习】是实现人工智能的核心方法，专门研究计算机如何模拟/实现生物体的学习行为，获取新的知识技能，利用经验来改善特定算法的性能。深度学习是机器学习算法的一种，深度学习算法具有多层神经网络结构，其在图像识别、
Rust AI：机器学习Candle 和Burn框架的简单对比
Candle和Burn代表了Rust生态系统在机器学习和人工智能方面令人兴奋的发展。Candle为深度学习任务提供了简单性和高性能，而Burn则提供了更全面的ML堆栈和更大的灵活性。CandleBurn。
通过元学习优化增益模型的性能：基础到高级应用总结
因果推断帮助我们理解不同变量间的因果关系，而增益模型则专注于评估干预措施对个体的影响，从而优化策略和行动。
自动驾驶人工智能
自动驾驶技术是一个复杂的领域，它依赖于算法和过滤器来解释传感器数据、做出决策和控制车辆。在本节中，我们将探讨自动驾驶技术中使用的不同类型的算法和过滤器，并用通俗易懂的语言来解释它们。
【Educoder】— 机器学习（PCA第二关）
PCA的算法流程。
机器学习、深度学习、AI工程师、人工智能面试热点问题（一）
混淆矩阵(Confusion matrix)计算过程混淆矩阵作为分类模型结果的更加细致精确的可视化展示，有时也被称为误差矩阵或者可能性表格，通常混淆矩阵会应用于二分类问题中，对此首先有如下关键定义:Actual condition:样本真实标签;·Predicated condition:模型预测标
【AI】人工智能（AI）的崛起与未来展望
本文将探讨AI的基本概念、发展历程、应用场景，并通过一些Python代码示例来展示AI的实际应用，最后对AI的未来进行展望。人机协同将成为未来AI发展的重要方向。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI将在未来发挥更加重要的作用，为人类创造更加美好的未来。AI的发展经历了符号主义、连接主义和深度
