大模型稀疏与稠密的技术：概念本质、架构实现与产业应用全景分析 引言：走出参数规模的认知迷雾 当前大模型领域存在一种普遍的认知偏差——将“模型规模”与“计算强度”混为一谈。1750亿参数的GPT-3与1.6万亿参数的Switch Transformer同样被称为“万亿级大模型”，但前者每次…

ChatGLM3-6B-128K企业级部署：高并发对话系统构建 1. 当企业客服系统开始“读万卷书” 上周和一家做工业设备的客户聊需求，他们提到一个很实际的问题：售后团队每天要处理上千份技术文档、产品手册、维修日志，客户咨询时经常问“第…

手把手教你用Ollama部署Gemma-3-12B-IT：轻松实现图片理解与文本生成 1. 认识Gemma-3-12B-IT多模态模型 1.1 什么是Gemma-3-12B-IT Gemma-3-12B-IT是Google推出的开源多模态AI模型，专门设计用于同时处理文本和图像输入，并生成高质量的文本输…

Qwen3-VL:30B GPU算力优化部署教程：48G显存高效利用与nvidia-smi监控 想在自己的服务器上部署一个能“看懂”图片、又能“理解”文字的多模态大模型吗？Qwen3-VL:30B是目前最强的开源多模态模型之一，但它的30B参数规模对硬件要求可不低——官…

图片旋转判断模型的模型蒸馏优化实践 1. 引言 你有没有遇到过这样的情况：手机拍的照片在电脑上打开时莫名其妙地旋转了90度？或者上传到系统的证件照总是方向不对？这就是图片旋转判断模型要解决的问题。传统的旋转判断模型往往体积庞大、计算…

通义千问1.5-1.8B-Chat-GPTQ-Int4与Dify平台集成开发 1. 引言 在日常工作中，我们经常遇到需要处理大量重复性任务的情况。比如客服团队要回答相似的问题，运营人员要生成产品描述，或者技术团队要编写基础代码。这些工作不仅耗时耗力&#xf…

BGE Reranker-v2-m3效果对比：相同候选集下，BM25粗排 vs BGE重排序结果质量差异分析 1. 引言：当传统检索遇上智能重排序 想象一下这个场景：你正在搭建一个智能客服系统，用户问了一个问题：“如何安装Python…

Qwen3-VL-4B Pro保姆级教程：GPU显存碎片整理长期运行稳定性保障 1. 为什么你的Qwen3-VL-4B Pro跑着跑着就崩了？ 如果你用过Qwen3-VL-4B Pro，可能会遇到这样的情况：刚开始跑得好好的，图片识别准，回答也流畅…