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本仓库包含一些与 AI 模型相关的 demo。

每个模型为单独的文件目录,相关模型demo 的介绍参考各目录下的 README.md 文件。

每个目录下都有对应 requirements.txt 文件,按照 requirements.txt 中给出的各 python 包的版本进行安装。

推荐安装方法:

pip install -r requirements.txt

• 利用 resnet50 + 宠物数据集进行重训练:点这里
• 利用 resnet50 + 宠物数据集进行微调:点这里
• 利用 resnet50 进行推理,识别图片:点这里
• 利用 yolo 完成图像的目标检测:点这里
• 利用 yolo_V3 完成图像的目标检测:点这里
• 多种模型和方法完成人脸识别:点这里
• 多种模型和方法完成手写数字识别:点这里

• 利用 qwen2-0.5B 进行对话演示:点这里
• 利用 qwen2.5-0.5B 进行对话演示:点这里
• 利用 qwen2.5-3B-instruct 进行对话演示:点这里
• 利用 qwen3-0.6B 进行对话演示:点这里 (这是一个 dense 模型)
• 利用 llama 进行对话演示:点这里
• 利用 chatglm 进行对话演示:点这里
• 利用 vllm 部署 qwen2-0.5B:点这里
• 利用 qwen3-0.6B 进行文本相似性检索: 点这里
• OpenAI 项目,在线部署/前端页面/API部署:点这里

• 利用 peft/lora 微调 qwen2-0.5B:点这里

• 利用 qwen2-VL-2B 进行图片理解和对话:点这里

• 微信号:ddcsggcs
• 公众号:董董灿是个攻城狮
• 邮箱:dongdongcan2024@163.com。