Github 开源视觉大模型2025入坑提纲（Open-Source Vision Foundation Models） 截至目前（2025 年 10 月），视觉大模型已经形成了较为丰富的生态，涵盖图像分类、目标检测、图像生成、多模…
人工智能 大模型部署教程：生产化与评测 延续（vLLM + TEI + Qdrant + FastAPI 编排），把系统从“能跑”进化到“可管、可评、可扩、可回滚”。以及生产三问：可观测、可伸缩、可验证。
人工智能 计算机视觉入门第四课：图像分割 图像分割是计算机视觉中的核心任务之一，旨在将图像划分为具有语义意义的区域。根据任务目标的不同，图像分割可分为语义分割（semantic segmentation）和实例分割（instance segmentation）。本课将系统介绍主流方法、典型网络架构以及评估指标。
人工智能 yoloyolo_v8 从如坑到入土(四) Triton Inference Server：标准化推理服务（HTTP/gRPC/Prometheus），动态批处理、实例并行、多模型管理；DeepStream：端/边/NVIDIA 平台的视频管线（多路解码→预处理→推理→跟踪→OSD→推送）；FastAPI 微服务：轻量 HTTP 服务与 WebSocket/帧流式推理，适配 CPU/ORT/OV。并给出基准/监控/排错清单与多路并发模板，实现从摄像头到看板的一条龙。
人工智能 yolo_v8 从如坑到入土(三) 把训练得到的 best.pt 变成可高性能上线的推理形态：ONNX、TensorRT、OpenVINO（并兼顾 TFLite/CoreML 触达端侧）。提供一键导出命令、最小推理脚本、量化与加速策略、端侧工程注意事项与基准与排错清单。
人工智能 yolo_v8 从如坑到入土(二) 把“能跑通”升级为“能调优”。学习率与优化器、批大小与图像尺寸、迁移学习与冻结、数据增强开关、稳定性（AMP/EMA/梯度裁剪）、多卡训练与实验设计。附可抄命令、诊断清单与作业。适配 Ultralytics YOLOv8（pip install ultralytics）。不同版本默认值略有差异，建议显式写出关键参数。
