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笔记(1)

深度学习模型演进

本文概述了深度学习模型的发展，从CNN到Transformer的技术演进，以及目标检测、实例分割等应用。重点介绍了Faster R-CNN、YOLO、ViT和Swin Transformer等模型，并探讨了模型选型、部署优化、多模态融合及小目标检测等问题，展望了未来趋势。

深度学习计算机视觉CNN目标检测YOLO模型部署多模态
Elliot Yang·
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动态(1)

E
Elliot Yang
公开

Ollama 0.2已发布更新

  1. 并行请求，可同时请求多个服务，每个请求仅占用少量内存。可支持同时处理多个聊天会话、为团队托管代码完成LLMs、同时处理文档的不同部分和同时运行多个代理。
  2. 运行多个模型，并增强了RAG功能（嵌入模型和文本完成模型可以同时加载到内存中）。
  3. 根据请求和可用 GPU 内存量自动加载和停止运行模型。

Ollama

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#技术#人工智能#Ollama#大语言模型#RAG#模型部署#GPU优化#并行计算
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