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PEDagger 二进制尖刀是一款面向 Windows PE32/PE32+ 的轻量化静态解析与改写后台服务,彻底将传统本地PE工具的手动操作模式,升级为标准化...
BinSentry 内置调试引擎,支持两种调试场景:调试 EXE 可执行程序、调试 DLL 动态链接库,两种模式均可通过 Python SDK 脚本进行远程调用...
本文提出面向二进制安全的大模型多智能体框架,系统由底层沙箱存储集群、多领域安全专家智能体、AI网关MCP工具层、VLLM大模型算力调度与结果可视化Web平台组成...
BinSentry 二进制哨兵,由 LYSHARK 独立自研,是一款运行于 Windows 平台的二进制动态调试引擎。该调试引擎从零手写开发,C++ 代码 3....
BinSentry 二进制哨兵,由 LYSHARK 独立自研,是一款运行于 Windows 平台的二进制动态调试引擎。该调试引擎从零手写开发,C++ 代码 3 ...
BinSentry 二进制哨兵,由 LYSHARK 独立自研,是一款运行于 Windows 平台的二进制动态调试引擎。该调试引擎从零手写开发,C++ 代码 2 ...
本文档为 MysticMirror 自研大模型的全覆盖自动化回归测试套件,整合原有 22 项基础回归测试与 20 项新增边界能力测试,共计 42 个测试用例。全...
前文《基于 LlamaIndex+PostgreSQL 实现 RAG 持久化》已完成向量数据库持久化部署,并封装了 RAGService 基础检索服务,解决了 ...
传统LangChain是LLM应用的组件工具箱,以Chain与Runnable为核心抽象,提供提示词模板、文档处理、向量检索、工具调用、记忆能力等标准化组件,目...
大模型的网络文件是模型训练的核心参考。例如 MiniMind 项目中 /model/model_minimind.py 这份网络结构文件,它用来定义整套大模型的...
前文《基于 LlamaIndex 实现 RAG 向量检索入门》已完成本地大模型与 Embedding 向量检索的基础搭建,但仅支持临时向量存储,无法持久化复用。...
本章将通过多个案例实现私有数据集检索功能,虽然 LangChain 也可以实现向量检索,但在企业级项目中,通常会选用 LlamaIndex 这类专门面向检索场景...
在大模型二次开发学习阶段,手写训练代码可以帮助我们吃透模型微调底层逻辑,做到知其然更知其所以然。但落地到企业生产环境,我们更追求标准化流程、高复用能力与稳定可靠...
在大模型开发流程中,分词器(Tokenizers)是文本预处理的核心组件。神经网络无法直接理解人类的原始文本,分词器的核心作用,就是将自然语言转换为模型可用于计...
企业内部私有环境部署大模型推理集群时,很容易遇到流量调度混乱、节点负载失衡、会话上下文丢失、接口缺少鉴权防护等一系列问题,单 vLLM 推理节点难以支撑并发请求...
LLaMA Factory 是一款开源、低代码、一站式大语言与多模态模型微调框架,用于降低大模型的微调落地门槛。框架兼容 Qwen、LLaMA、ChatGLM、...
大模型微调是实现模型领域定制的核心方案,本文承接《千问大模型二次 LoRA‑SFT 指令微调指南》部分内容,聚焦 Qwen3.5‑Base 纯文本基座全参数微调...
大模型微调是实现模型领域定制的核心方案。本文基于 Ubuntu 22.04 服务器环境,依托 NVIDIA RTX 家用高性能显卡,选用千问 Qwen3.5‑0...
本文将教大家在Ubuntu系统中,从零完成Ollama本地大模型部署与Open-WebUI可视化网页配置,全程采用虚拟环境隔离依赖、配置系统自启服务,最终搭建可...
3.在 settings 中的 INSTALLED_APPS 添加 'rest_framework'