熟悉多种任务类型的模型开发与应用,包括时序预测、图像分类、目标检测等。在时序预测方面,能够使用LSTM、Transformer等模型对时间序列数据进行建模与预测;在图像分类和目标检测任务中,熟练掌握如ResNet、Vision Transformer、YOLO等主流模型架构,并具备丰富的实战经验。熟练使用PyTorch框架进行模型搭建、训练与调优,具备从数据预处理到模型部署的全流程开发能力。
会python和c++,有一点后端开发能力
RAG开发、模型微调、模型部署等
1.通过语音控制机械臂进行运动。使用语音识别技术和大模型分析用户指令,完成指令的识别。
2.电力领域RAG开发和模型的大模型部署。
通过语音识别将语音转文字,使用大模型识别用户指令并输出需要执行的函数和回复语句,使用语音合成将模型回复转成语音并执行函数。
使用大模型对资料进行整理,提取出问答对,本地部署小模型和向量模型,使用dify框架完成前后端的搭建。