智能摘要 一个高效的机器学习或智能体平台必须具备三大核心能力：首先是统一的数据管理与处理，涵盖数据版本控制、特征存储、质量监控及大规模处理，确保数据可追溯与高质量；其次是全生命周期的模型工作流管理，包括实验追踪、自动化训练、流水线编排和模型注册，实现模型开发的标准化与可复现；最后是安全可靠的部署运维体系，支持弹性伸缩、多模式部署、性能监控与安全保障，保障模型在生产环境稳定运行。三者构成从数据到价值输出的完整闭环，缺一不可。— 此摘要由AI生成仅供参考。 1. 高效、统一的数据管理与处理能力 (Data) 2. 全生…
智能摘要 文章介绍了智能体的等级划分，主要基于斯坦福学者Russell和Norvig的经典框架，将智能体分为五级：从简单反射型到学习型，逐级提升。同时结合现代发展，提出按自主性划分的类型，包括命令执行型、条件触发型、目标驱动型、任务自主型与完全自主型。还阐述了大语言模型（LLM）智能体的层次，涵盖工具使用、简单推理、规划执行及多智能体协作。实际应用中，先进智能体往往是多等级能力的融合体。— 此摘要由AI生成仅供参考。 最经典和广为接受的框架来自斯坦福大学学者Russell和Norvig的教科书《人工智能：一种现代方…
智能摘要 NVIDIA Dynamo是一款高吞吐量低延迟的分布式推理框架，专为多节点环境中的生成式AI模型服务设计。其核心功能包括分离prefill（处理输入提示并生成KV缓存）和decode（自回归生成token）阶段，以优化GPU资源分配；动态GPU调度机制实时调整资源比例，应对高并发负载；LLM-aware智能路由基于请求特征（如Prompt Tokens、Output Tokens）精准调度至合适节点；并采用NIXL库加速KV cache传输，通过RDMA和异步数据处理降低延迟。系统以Rust实现核心组件，…
智能摘要 文章介绍了在RTX 5070ti显卡上部署Gpustack和最新版本VLLM的注意事项和具体步骤。由于版本依赖较强，需使用CUDA 12.8以避免出现sm_120不可用的错误。作者推荐使用NVIDIA官网下载CUDA 12.8.1并以runfile方式安装，避免覆盖已有的显卡驱动。随后通过配置环境变量和创建虚拟环境安装VLLM，并通过软链接将VLLM接入GPUstack的指定路径以成功运行后端服务。整个流程强调版本适配和安装方法选择。— 此摘要由AI生成仅供参考。 对于50系显卡，我的是5070ti，cu…
智能摘要 文章讨论了在构建RAG（检索增强生成）知识库问答系统时的关键策略与优化方法。虽然低代码平台如Dify、Coze提供了便捷的配置方式，但在企业级场景中，其问答精准度往往只能达到50、60分，难以满足高要求。文章分别介绍了知识提取、分块、嵌入、存储与索引、检索、生成与效果评估各环节中的技术和最佳实践。重点指出，需通过多个细致优化步骤提升系统性能，并推荐结合文档实际情况和生成目标选择合适的处理方式，持续关注新兴技术，如Self-RAG，以实现更高质量的知识库问答系统。— 此摘要由AI生成仅供参考。 像Dify、…
智能摘要 文章介绍如何搭建一个全自动AI短视频生成工厂。流程包括部署n8n工作流，使用Google Gemini模型撰写文案并配置API密钥，下载并部署开源项目MoneyPrinterTurbo实现视频生成，通过Pexels获取素材，利用web页面或API完成视频生成测试。文章还列出了常见异常解决方式，例如代理设置和网络问题。最后，通过添加YouTube等平台的上传节点，完成多平台自动化发布。— 此摘要由AI生成仅供参考。 目标 输入一个标题，自动生成对应的一个短视频。 环境要求 1、部署n8n 2、梯子必要要求，…
智能摘要 本文系统对比了 **LangChain、Coze、Dify、Flowise、LlamaIndex** 五种 AI 应用开发框架。不同框架在技术门槛、企业级功能、中文支持等方面各有侧重，适用于不同开发场景和团队类型。企业级系统开发建议使用 **Dify**，强安全合规和私有化能力契合政府与金融行业需求；个人和小团队快速开发推荐 **Coze**，依托字节生态可5分钟内创建机器人；科研与文档处理推荐 **LlamaIndex**，可视化工作流建议使用 **Flowise**；深度定制Agent则适合具备编程能…
智能摘要 监督微调（SFT）使用标注数据优化模型，使其适应特定任务，适用于对话模型初步优化，但依赖高质量数据，无法处理主观目标。强化学习（RL）则通过奖励信号优化模型，尤其在RLHF中结合人类反馈提升对话质量，适用于复杂目标和动态环境，但训练不稳定。SFT与RL常结合使用，先用SFT训练模型，再用RL进行微调。GPU利用率指标SM Activity用于衡量流式多处理器在执行任务时的活跃程度，当GPU利用率长期偏低时，会影响性能。— 此摘要由AI生成仅供参考。 1. SFT 和 RL 机器学习训练的区别： 1. 监督…
智能摘要 介绍了使用 ComfyUI 通过 ControlNet 插件实现图片转换的进阶方法。可通过 Canny 节点将普通图片转化为边缘图，用于 ControlNet 生成。同时，可使用 DWPose Estimation 节点将已有图片转换为人物姿势图，便于精准控制生成结果。还可借助 ReferenceOnlySimple 节点实现参考图设计。此外，还提供了边绘制边生成的实时应用技巧，例如使用 SDXL Turbo 模型和 Auto Queue 设置自动生图流程。— 此摘要由AI生成仅供参考。 在 Contro…
正式开始学习本章前，请先下载以下模型，并将模型文件放到对应的文件夹内： Dreamshaper(opens in a new tab)：将其放到 ComfyUI 里的 models/checkpoints 文件夹内。 ControlNet Scribble(opens in a new tab)：将其放到 ComfyUI 里的 models/controlnet 文件夹内。 ControlNet Openpose(opens in a new tab): 将其放到 ComfyUI 里的 models/control…
