Ollama部署本地大模型实战案例：用DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B自动生成周报文案 1. 为什么选DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B做周报生成 你是不是也经历过——每到周五下午，盯着空白文档发呆，反复删改“本周完成了XX任务”“下周计划推进YY工作…

Swin2SR操作流程：左侧面板上传图片注意事项 1. 为什么说Swin2SR是“AI显微镜” 你有没有试过把一张模糊的截图放大到全屏——结果满屏都是马赛克和糊成一片的边缘？传统方法只能“拉伸”，而Swin2SR不是在拉，是在“看”、在“想”…

Unsloth训练监控技巧：实时查看loss与性能指标 1. 为什么训练监控比模型选择更重要 你花了一整天配置好Unsloth环境，选好了Llama-3.1-8B模型，准备了高质量的微调数据集，点击开始训练后却盯着终端发呆——不知道训练是否正常、los…

Swin2SR交互指南：左侧面板上传与右侧结果查看 1. 这不是普通放大，是AI显微镜在工作 你有没有试过把一张模糊的截图、马赛克严重的表情包，或者AI生成后只有512像素的小图，直接拉大到打印尺寸？结果往往是——满屏锯齿、…

ChatGLM3-6B部署案例：高校实验室AI教学平台本地化部署全过程 1. 为什么高校实验室需要一个“能摸得着”的大模型？ 在高校AI教学一线，我们常遇到这样的困境： 学生想动手调试模型，却发现API调用受限于配额和网络&#…

Ollama平台实测：Qwen2.5-VL-7B视觉模型效果展示 1. 为什么这次实测值得你花5分钟看完 你有没有试过让AI真正“看懂”一张图？不是简单识别“这是猫”，而是读懂发票上的金额、分析Excel图表的趋势、指出UI设计稿里按钮位置的不合理&#xff0…

二次元立绘转商业级真人形象：Anything to RealCharacters企业级落地实践 1. 项目背景与技术架构 1.1 核心需求与市场痛点 在数字内容创作领域，将二次元或2.5D风格的角色形象转换为写实真人风格是一个常见但技术难度较高的需求。传统方法需要专业美术师…

从零到一：用RexUniNLU快速构建智能客服问答系统 你是否遇到过这样的问题：客服团队每天要重复回答上百条相似问题，人工整理知识库耗时费力，外包标注数据成本高、周期长，而市面上的通用问答模型又总在专业术语和业务语境…