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林泽毅
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林泽毅
人工智能博士@西安电子科技大学 @Cofounder@SwanLab
·
4月前
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UNet脑瘤医学影像分割训练实战(PyTorch 完整代码)
UNet是一种基于卷积神经网络(CNN)的医学影像分割模型,由Ronneberger等人于2015年提出。本文我们将简要介绍基于PyTorch框架,使用UNet模型在脑瘤医...
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林泽毅
人工智能博士@西安电子科技大学 @Cofounder@SwanLab
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4月前
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EvalScope x SwanLab:领先的大模型评估测试神器
我们很开心地宣布,SwanLab 已经与 领先的大模型评估框架 EvalScope 完成官方集成。 在最新的 EvalScope 版本中,可以使用SwanLab进行监...
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林泽毅
人工智能博士@西安电子科技大学 @Cofounder@SwanLab
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5月前
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SwanLab x EasyR1:多模态LLM强化学习后训练组合拳,让模型进化更高效
很开心,SwanLab已经与多模态LLM强化学习后训练框架EasyR1完成官方集成。 在最新的EasyR1版本中,可以使用SwanLab进行实验跟踪与曲线可视化,并将LLM...
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林泽毅
人工智能博士@西安电子科技大学 @Cofounder@SwanLab
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5月前
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SwanLab Slack通知插件:让AI训练状态同步更及时
在AI模型训练的过程中,开发者常常面临一个难题:如何及时跟踪训练状态?无论是实验超参数的调整、关键指标的变化,还是意外中断的告警,传统的监控方式往往依赖手动刷新日志或反复检...
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林泽毅
人工智能博士@西安电子科技大学 @Cofounder@SwanLab
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5月前
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SwanLab私有化部署教程!
SwanLab私有化部署版面向所有个人用户免费开放,部署方案基于Docker Compose,能非常轻松地部署在 Windows/MacOS/Linux 机器上,希望能成为...
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林泽毅
人工智能博士@西安电子科技大学 @Cofounder@SwanLab
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6月前
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SwanLab简明教程:从入门到高手
SwanLab是一个开源、现代化设计的深度学习训练跟踪与可视化工具,常被称为中国版 Weights & Biases + Tensorboard"。本文将介绍使用方法。...
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林泽毅
人工智能博士@西安电子科技大学 @Cofounder@SwanLab
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7月前
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DQN深度强化学习:CartPole倒立摆任务(完整代码)
🚀 DQN实战:3分钟极速训练倒立摆控制模型 | 附完整代码+可视化训练 📌 核心技术亮点 DQN双剑合璧:融合深度神经网络与Q-Learning,通过经验回放打破数据...
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林泽毅
人工智能博士@西安电子科技大学 @Cofounder@SwanLab
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7月前
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MiniCPM-o-2.6 多模态大模型微调实战(完整代码)
MiniCPM-o-2.6是OpenBMB(面壁智能)团队最近开源的多模态大语言模型。以MiniCPM-o-2.6作为基座多模态大模型,通过指令微调的方式实现特定场景下的O...
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林泽毅
人工智能博士@西安电子科技大学 @Cofounder@SwanLab
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7月前
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Qwen2.5大模型微调实战:医疗命名实体识别(NER)任务(完整代码)
Qwen2.5是通义千问团队最近开源的大语言模型,由阿里云通义实验室研发。 以Qwen2.5作为基座大语言模型,通过指令微调的方式实现命名实体识别(NER)任务,是学...
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林泽毅
人工智能博士@西安电子科技大学 @Cofounder@SwanLab
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7月前
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SwanLab使用技巧:一行代码同步Wandb
swanLab与Wandb类似,专为国内用户设计,支持实验跟踪和模型优化。通过swanlab。sync_wandb()命令,可同步 Wandb指标至SwanLab,或使用s...
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林泽毅
人工智能博士@西安电子科技大学 @Cofounder@SwanLab
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7月前
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5 个优秀的PyTorch训练可视化工具推荐:提升效率的科研助手
盘点几大PyTorch训练可视化工具,提升深度学习科研效率。Tensorboard、Weight & Biases、SwanLab、Netron、MFflow。...
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林泽毅
人工智能博士@西安电子科技大学 @Cofounder@SwanLab
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8月前
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SwanLab最全使用教程:看这篇就够了
swanLab是一个用于可视化和监控深度学习模型的工具。本文介绍了SwanLab的安装、启动和使用方法,并提供了参考链接。...
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林泽毅
人工智能博士@西安电子科技大学 @Cofounder@SwanLab
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8月前
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SwanLab x LLaMA Factory:国产开源AI训练工具组合拳(含教程)
我们非常高兴地宣布SwanLab与LLaMA Factory建立合作伙伴关系,致力于为中国训练者提供优质、高效的大模型训练体验。 现在你使用新版本的LLaMA Factor...
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林泽毅
人工智能博士@西安电子科技大学 @Cofounder@SwanLab
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9月前
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Qwen2-VL微调实战:LaTex公式OCR识别任务(完整代码)
Qwen2-VL是通义千问团队最近开源的大语言模型,由阿里云通义实验室研发。 以Qwen2-VL作为基座多模态大模型,通过指令微调的方式实现特定场景下的OCR,是学习多模态...
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林泽毅
人工智能博士@西安电子科技大学 @Cofounder@SwanLab
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9月前
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Qwen2-VL多模态大模型微调实战(完整代码)
Qwen2-VL是阿里通义实验室最新推出的多模态大模型。本文我们将简要介绍基于 transformers、peft 等框架,使用 Qwen2-VL-2B-Instruct ...
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林泽毅
人工智能博士@西安电子科技大学 @Cofounder@SwanLab
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9月前
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PyTorch音频分类实战(完整代码)
音频分类任务是指将音频信号按照其内容的类别归属进行划分。例如,区分一段音频是音乐、语音、环境声音(如鸟鸣、雨声、机器运转声)还是动物叫声等。其目的是通过自动分类的方式,高效...
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林泽毅
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小飞豚说
12月前
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【2024年9月】Cursor 使用教程,超详细新手攻略
最近,"Cursor"这个词在程序员圈子里炙手可热。身边的朋友们纷纷感叹:"Cursor太神了,我的编程效率简直飞速提升!"、"彻底被Cursor圈粉,离不开它了。"...
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林泽毅
人工智能博士@西安电子科技大学 @Cofounder@SwanLab
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1年前
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GLM4大模型微调入门实战-命名实体识别(NER)任务
基于GLM4-7B大模型,实现命名实体识别(NER)任务,是学习LLM微调非常好的入门任务之一,本文将提供完整的代码、模型、数据以及SwanLab实验过程,来帮助你学习如何...
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林泽毅
人工智能博士@西安电子科技大学 @Cofounder@SwanLab
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1年前
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Qwen2大模型微调入门实战-命名实体识别(NER)任务
基于Qwen2-1.5B大模型,实现命名实体识别(NER)任务,是学习LLM微调非常好的入门任务之一,本文将提供完整的代码、模型、数据以及SwanLab实验过程,来帮助你学...
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林泽毅
人工智能博士@西安电子科技大学 @Cofounder@SwanLab
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1年前
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Stable Diffusion文生图模型训练入门实战(完整代码)
(完整代码)以SD1.5作为预训练模型,在火影忍者数据集上微调火影风格的文生图模型,学习SD训练的入门任务。...
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