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RuView模型高级训练流程

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本文档全面介绍了RuView模型的全生命周期训练流程。涵盖多种先进的跟踪技术，包括无摄像头姿态估计（WiFlow）、使用MediaPipe的相机监督方法、鲁棒的对比嵌入（RuVector）以及领域泛化（MERIDIAN）。支持在本地GPU和云平台进行训练、评估和部署。

Azure 虚拟机部署与管理

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本技能涵盖使用 Azure CLI 部署和管理 Azure 虚拟机。内容包括创建 Linux 和 Windows 虚拟机、配置可用性集、管理托管磁盘以及生成自定义镜像。同时提供针对不同工作负载（如通用、内存密集型或 GPU 任务）选择合适虚拟机规格的指南。适用于在 Azure 基础设施上工作的 DevOps 工程师和云管理员。

谷歌云计算引擎管理

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本技能涵盖在 Google Cloud Platform 上使用 Compute Engine 部署和管理虚拟机。包括创建实例模板、配置用于自动伸缩的托管实例组，以及利用抢占式或竞价实例进行成本优化。用户将学习通过 gcloud CLI 命令配置 GPU 实例、管理快照及应用启动脚本，适用于生产环境工作负载。

Hugging Face 云端任务运行

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在 Hugging Face Jobs 上运行 Python 工作负载，使用托管的 CPU、GPU 和 TPU。支持批量推理、数据处理和定时任务，无需本地设置。通过集成的密钥管理安全地将结果持久化到 Hugging Face Hub，并处理身份验证。

Hugging Face 模型微调训练

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使用 Hugging Face Jobs 基础设施训练或微调语言及视觉模型。支持 SFT、DPO、GRPO 等训练方法，并提供 GGUF 转换以支持本地部署。需 Pro 账户及 HF_TOKEN 保存至 Hub，适用于云端 GPU 训练，无需本地环境。

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