1. 概述 在Ubuntu20.04部署k8s。 2. k8s安裝工具對比 由于k8s固有的內(nèi)部復雜性，采用kubeadm部署比較麻煩，但是也具有較大的靈活性。 這里對比幾款...
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Kubernetes - 從零安裝microk8s系統(tǒng) -
YOLO - 19分類服飾檢測器1. 概述 訓練一個服飾的分類器，這里采用yolo11x的神經(jīng)網(wǎng)絡架構訓練。 2. 數(shù)據(jù)集準備 2.1. 公開數(shù)據(jù)集 DeepFashion2 https://github....
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YOLO - 圖像檢測器初識1. 概述 1.1. 基于傳統(tǒng)計算機視覺的算法 這類算法通常涉及圖像預處理、特征提取和分類器分類。例如，使用Selective Search算法從待檢測圖像中提取區(qū)域候選框，...
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XGBoost - Ray.Tune自動調(diào)參工具初試1. 概述 Ray.Tune是一個人工智能模型自動調(diào)參工具，有幾個優(yōu)勢： 方便定義參數(shù)空間，包含模型超參，以及訓練的一些特殊參數(shù) 并行訓練，且支持分布式，可以設置服務器資源，...
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XGBoost - 分類器訓練1. 目標 預測一個分子molecule的kpuu性質(zhì)大于0.5的概率。 由于數(shù)據(jù)不足，訓練回歸模型，性能較差，所以改成分類模型。 2. 設計思路 2.1. 數(shù)據(jù)清洗 訓練集...
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AutoDock - python binding開發(fā)與測試
1. 概述 通過pybind11，生成autodock-gpu的python binding，方便python直接調(diào)用。 https://github.com/ccsb-sc...
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AutoDock - 編譯與測試1. 準備工作 安裝cuda，并設置環(huán)境變量： 不同GPU設備下的編譯問題 根據(jù)不同的GPU設備，選擇不同的計算能力ComputeCapability，參考：https://...
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大模型應用 - 低代碼開發(fā)框架Flowise1. 概述 基于LangChain實現(xiàn)的零代碼平臺，可以通過拖拽的方式輕松實現(xiàn)LLM Apps.FlowiseAI/Flowise: Drag & drop UI to bu...
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大模型量化 - 基于激活感知的權重量化AWQ1. 背景 計劃通過FastChat加載一個語言大模型或代碼大模型，7B參數(shù)的沒問題。嘗試加載量化之后的13B或33B級別的模型。 FastChat支持AWQ(llm-awq...