本地部署大模型，用ollama实现大模型在你的电脑上运行

下载好后点击安装包进行安装即可。需要注意的是，安装好后是不会在你的电脑上显示图标的，你也无法打开图形化页面，那么下面我们要如何安装自己想要的大语言模型呢？ 点击右上角的Models我 我 随后你就可以看到很多的开源大模型。Ollama为你提供了丰富的开源大模型资源，有的大模型甚至开源

自动学习模型训练和部署没有问题，但是不能预测

arXiv | 药物组合的深度生成模型

g Shen课题组首次提出使用生成模型来加速发现抗耐药性的药物组合。 2 研究方法 （1）层次变分图自编码器（HVGAE）学习基因和疾病表征 第一层输入为基因-基因网络数据，使用图神经网络(GNN)学习基因特征表示，将邻接张量和学习到的基因特征利用变分自编码器生成基因表征。

使用PyTorch解决多分类问题：构建、训练和评估深度学习模型

调优模型：根据验证集的性能，对模型进行调优，可以尝试不同的超参数设置、模型架构变化或数据增强策略。 测试模型：最终，在独立的测试数据集上评估模型的性能，以获得最终性能评估。 部署模型：将训练好的模型部署到实际应用中，用于实时或批处理多分类任务。 🍋多分类问题 之前我们讨论的问题都是二分类居多

大模型部署手记（23）Ubuntu||Windows+天工

__version__ torch.cuda.is_available() 再使用conda安装pytorch的GPU版本替换掉前面安装的CPU版本： conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11

《深度学习之TensorFlow入门、原理与进阶实战》—3.3.11 使用模型

3.3.11 使用模型　　使用模型也与测试模型类似，只不过是将损失值的节点换成输出的节点即可。在“3-1线性回归.py”例子中也有介绍。　　这里要说的是，一般会把生成的模型保存起来，再通过载入已有的模型来进行实际的使用。关于模型的载入和读取，后面章节会有介绍。

《深度学习：主流框架和编程实战》——2.1.2　TensorFlow中的模型

2　TensorFlow中的模型2.1.1节介绍了TensorFlow的诞生及特点，这一小节主要说明TensorFlow的三种主要模型：计算模型、数据模型和运行模型。（1）计算模型计算图（Graph）是TensorFlow中一个最基本的概念，是TensorFlow的计算模型。TensorFl

ModelArts部署om模型报“模型初始化失败”

最后在本地虚拟机环境将cann版本升级到达最新，转换成功。然后拿om去modelarts上创建应用（obs导入和选择昇腾模板都试过）并部署，在部署阶段报了这个问题：home/mind/model/1/model.om initialize failure!由于能力有限，没有发现其

《深度学习之TensorFlow入门、原理与进阶实战》—3.3.10 测试模型

3.3.10 测试模型　　测试模型部分已经不是神经网络的核心环节了，同归对评估节点的输出，得到模型的准确率（或错误率）从而来描述模型的好坏，这部分很简单没有太多的技术，在“3-1线性回归.py”中可以找到如下代码：print ("cost=", sess.run(cost, feed_dict={X:

《深度学习之TensorFlow入门、原理与进阶实战》—3.1.4 使用模型

3.1.4 使用模型　　模型训练好后，用起来就比较容易了，往里面传一个0.2（通过feed_dict={X:0.2}），然后使用sess.run来运行模型中的z节点，见如下代码第64行，看看它生成的值。代码3-1 线性回归（续）64 print ("x=0.2，z=", sess

联邦学习中的分布式深度学习模型并行计算优化

将详细介绍联邦学习中的分布式深度学习模型并行计算优化方法，通过实例和代码进行解释。 Ⅰ. 联邦学习概述 1.1 联邦学习的定义 联邦学习是一种分布式机器学习方法，多个客户端在本地数据上训练模型，服务器端汇总和整合这些本地模型的更新，从而构建一个全局模型。联邦学习的关键特征是在

模型在线部署出现异常

最近5分钟和最近30分钟都没有日志，下面是最近1小时的日志

深度学习 - 深度学习 （人工神经网络的研究的概念）

文章目录 深度学习 - 深度学习 （人工神经网络的研究的概念）1、概念2、相关应用场景3、简介4、区别于浅层学习5、典型模型案例6、深度学习是如何进行训练的自下上升的非监督学习自顶向下的监督学习 深度学习 - 深度学习 （人工神经网络的研究的概念）

使用Python实现深度学习模型：智能能源消耗预测与管理

labels[:train_size], labels[train_size:] 三、模型构建与训练 接下来，我们使用TensorFlow和Keras构建一个深度学习模型。由于我们要处理时间序列数据，可以使用长短期记忆网络（LSTM）来构建模型。 模型构建与训练示例代码： import tensorflow as

MindSpore-LeNet模型理解深度学习一般化过程

键步骤：模型学习训练（深度学习的学习就凸显在模型的学习训练上，通过规模数据训练学习输出符合要求的模型）模型的推理应用（其中推理会涉及应用的场景化部署，所以可能部署的方式各不同，比如数据中心、边缘等方式）2）核心围绕-“数据”    深度学习离不开数据，所有的模型训练即学习的过程，

使用Python实现深度学习模型：智能物流与供应链管理

介绍 在现代物流与供应链管理中，深度学习技术可以帮助优化运输路线、预测需求、管理库存等。本文将介绍如何使用Python和深度学习库TensorFlow与Keras来构建一个简单的预测模型。 环境准备 首先，我们需要安装必要的Python库： pip install tensorflow

【模型学习】SqueezeNet模型介绍

dimensions该部分主要评估压缩模型及其性能；结论是SqueezeNet这样的小模型依然可以被压缩。SqueezeNet + DeepCompression，得到比AlexNet小510倍同时保证准确度不变的模型！ 本实验主要基于AlexNet做模型压缩，在不影响准确率的情况下，对比压缩前后模型大小。因

使用Python实现深度学习模型：智能车联网与自动驾驶

智能车联网和自动驾驶技术正在迅速发展，改变了我们的出行方式。通过深度学习模型，我们可以实现车辆的自动驾驶和智能化管理，提高交通效率和安全性。本文将介绍如何使用Python和深度学习技术来实现智能车联网与自动驾驶的应用。 环境准备 首先，我们需要安装一些必要的Python库： pip install

使用Python实现深度学习模型：智能饮食建议与营养分析

题。通过深度学习技术，我们可以分析个人的饮食习惯，提供个性化的饮食建议，从而帮助人们更好地管理健康。本文将详细介绍如何使用Python实现一个简单的深度学习模型，用于智能饮食建议与营养分析。 深度学习在饮食建议与营养分析中的应用 深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，能

使用Python实现深度学习模型：智能娱乐与虚拟现实技术

智能娱乐与虚拟现实（VR）技术正在改变我们的娱乐方式。通过深度学习模型，我们可以创建更加沉浸式和智能化的娱乐体验。本文将介绍如何使用Python和深度学习技术来实现智能娱乐与虚拟现实的应用。 环境准备 首先，我们需要安装一些必要的Python库： pip install pandas