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SAM 是 Meta 推出的通用图像分割模型，通过三阶段架构实现零样本分割。它支持点、框等提示方式，能精准分割图像对象，通用性强、效果精准。
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Deepseek-V3-0324 bf16 四机部署
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基于Lightx2v组件实现 Wan2.1-14B-480P-INT8 模型推理部署
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pam认证模块，通过http post请求确定是否允许用户登录系统
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deepseekv3-0324 bf16 四机部署
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该模型用于区分伽马射线暴（GRB）信号与背景噪声，基于深度学习对不同时间窗（如256ms）的光变曲线数据进行二分类。采用ResNet-CBAM卷积神经网络架构，通过注意力机制增强关键时序特征，提升分类准确率。
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KamNet是一个基于 PyTorch 的球面卷积神经网络实验项目，用于在球面 MNIST 数据集上进行旋转鲁棒的手写数字分类。它利用 S² 和 SO(3) 群上的等变卷积操作，使模型对三维旋转具有不变性，适用于几何深度学习和非欧数据建模研究。
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使用dcu-megatron框架进行Qwen2.5-14B-Instruct预训练
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该项目旨在使用组件LLama-Factory 基于 COCO2017数据集对Qwen2.5-VL-3B-Instruct进行 LORA-SFT
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使用dcu-megatron框架进行Qwen2.5-14B-Instruct预训练
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