模型训练

为什么选择PaddleOCR本地部署？ 去年在一个政务文档数字化项目中，我第一次深入使用PaddleOCR。当时客户明确要求数据不能出内网，这让我必须研究本地化部署方案。经过三个月实战，踩过无数坑后，总结出这套完整部署指南。 与Tesseract相比，PaddleOCR在中文识别准确率上有着明显优势。在我的测试中，对于打印体中文，PaddleOCR的识别准确率能达到95%以上，而Tesseract仅有70%左右。更重要的是，PaddleOCR支持自定义模型训练，这对垂直领域...

为什么你需要自己微调大模型？ 很多人觉得大模型微调是实验室里的事情，普通开发者根本碰不到。但事实是，2026年的今天，用一张RTX 4090甚至RTX 3090，你就能完成一个7B参数模型的LoRA微调。我亲手做过一个法律问答领域的微调，只用了8小时训练，效果比直接用GPT-4回答法律问题准确率高了23%。 微调的核心价值在于：让通用模型变成领域专家。你不需要从零训练一个模型，只需要在已有模型的基础上，用少量领域数据"点拨"它一下，它就能在你的专业领域表现得更出色。 LoR...