LlamaFactory 是一个简单易用且高效的大型语言模型(Large Language Model)训练与微调平台。通过 LlamaFactory,可以在无需编写任何代码的前提下,在本地完成上百种预训练模型的微调。
EvalScope 是魔搭社区倾力打造的模型评测与性能基准测试框架,为您的模型评估需求提供一站式解决方案。
自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能和语言学的一个交叉领域,致力于让计算机能够理解、解释和生成人类语言。
垂类业务如何落地生产级 Agent?上下文工程、软件工程关键技术与从感知到记忆的系统化构建,分别如何支撑 AI Agent 实战?
AI 辅助测试如何落地单元、固件、端到端与渗透环节?
Docker 与三种环境方案深度对比
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知识图谱与本体论的关系辨析及落地实践
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AI 的能力究竟如何衡量?
随着大语言模型(LLM)参数规模迈向千亿甚至万亿级别,如何高效、低延迟地将其部署上线,成为AI系统领域最核心的挑战之一。vLLM作为当前最炙手可热的高性能推理框架,通过一系列颠覆性的系统设计,在吞吐量和内存管理上实现了数量级的提升。
AI系统架构设计是构建高性能、高可用人工智能应用的蓝图,它涵盖了从底层数据管道、模型训练与推理服务,到上层应用集成与全生命周期运维(LLM Ops)的完整技术链路。
LLM智能体(Agent)评测的核心维度,包括工具调用(正确性与效率)、自主工作流(任务完成度)和推理能力
Langfuse 为 AI Agent 提供全链路可观测性,实现智能体监测与运维的闭环管理。
FDE(Forward Deployed Engineer,前沿部署工程师),这个角色不是传统的算法工程师,也不是纯粹的 Agent 开发者,而是站在 AI 能力与企业业务之间的那个人——理解业务、改造流程、接入系统、确保上线。
基于业务调研构建领域本体,如何打通从知识建模到 LLM 驱动的可验证 AI 应用落地闭环
利用 Windows GPU 机器通过 WSL2 运行 Linux CUDA 环境,实现原生级 GPU 计算性能与 Linux 开发工具链的无缝融合。
从"设计开发测试左移"的思路出发,用软件详细设计文档直接驱动动态单元测试,再进一步从需求文档自动生成结构化测试用例(附完整代码),把重复的用例编写交给机器,让人专注在真正需要判断的地方。
从顶层架构规划,到 ERP/MES/PLM 这些系统各自管什么、怎么打通,再到怎么让它们稳定不中断,讲清楚企业该怎么一步步把信息化建对、用稳