您将深入了解大规模语言模型（如GPT、BERT等）的最新技术与应用。我们提供详细的技术解析、模型训练方法、优化技巧及行业应用案例，帮助您掌握大模型的开发与部署。无论您是AI领域的新手还是专业从业者，这里都能为您提供丰富的学习资源和实践经验，助力您在大模型技术的前沿领域获得竞争优势，推动人工智能的创新应用。
命令行参数 目录 sft 参数 dpo 参数 merge-lora infer 参数 export 参数 eval 参数 app-ui 参数 deploy 参数 sft 参数 --model_type：代表选定的模型类型，默认为None。model_type指定相应模型的默认lora_target_modules、template_type、 等信息。您可以通过仅指定 进行微调model_type。相应将使用默认设置，模型将从 ModelScope 下载并使用默认缓存路径。必须指定 model_type 和 model_id_or_path 之一。您可以在此处model_id_or_path查看可用的
DeepSeek-Coder-V2：打破代码智能闭源模型壁垒 1. 简介 我们提出了 DeepSeek-Coder-V2，这是一个开源的混合专家 (MoE) 代码语言模型，在代码特定任务中实现了与 GPT4-Turbo 相当的性能。具体来说，DeepSeek-Coder-V2 从 DeepSeek-V2 的中间检查点进一步预训练，增加了 6 万亿个 token。通过这种持续的预训练，DeepSeek-Coder-V2 大幅增强了 DeepSeek-V2 的编码和数学推理能力，同时在一般语言任务中保持了相当的性能。与 DeepSeek-Coder-33B 相比，DeepSeek-Coder-V2 在代码相关任务的各个方面以及推理和通用能力方面都有了显著的进步。此外，DeepSeek-Coder-V2 将其对编程语言的支持从 86 种扩展到 338 种，同时将上下文长度从 16K 扩展到 128K。 在标准基准评估中，DeepSeek-Coder-V2 在编码和数学基准测试中的表现优于 GPT4-Turbo、Claude 3 Opus
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有时解决复杂问题的最佳方法是借鉴儿童读物。这是微软研究人员在研究如何将更多功能融入更小的封装中时学到的教训。 去年，微软的 Ronen Eldan 在工作日思考完机器学习谜题的可能解决方案后，在给女儿读睡前故事时，他心想：“她是怎么学会这个词的？她怎么知道如何将这些词连接起来的？” 这让微软研究院的机器学习专家开始思考，一个人工智能模型仅使用一个 4 岁小孩能理解的单词能够学到多少知识。最终，他提出了一种创新的训练方法，产生了一类功能更强大的小型语言模型，有望让更多人能够使用人工智能。 大型语言模型 (LLM) 为利用人工智能提高生产力和创造力创造了令人兴奋的新机会。但它们的规模意味着它们可能需要大量计算资源才能运行。 虽然这些模型仍然是解决许多复杂任务的黄金标准，但微软一直在开发一系列小型语言模型 (SLM)，这些模型提供了 LLM 中的许多相同功能，但体积更小，并且在较少量的数据上进行训练。 该公司今天宣布推出 Phi-3 系列开放模型，这是目前功能最强大、性价比最高的小型语言模型。得益于微软研究人员开发的训练创新，Phi-3 模型在评估语言、编码和数学能力的各种基准测试
1.下载 Ollama 访问 ，下载对应系统 Ollama 客户端。 对于linux系统， curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh 2.镜像容器安装 如果不想在本地环境安装，可以基于镜像启动容器部署。 参考网址： docker run --privileged -d --gpus=all -v /data/1xiu/projects/ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama 其中： --gpus=all 指定gpu执行； --privileged开启权限 -v 定义映射路径，方便进行模型管理 访问：
DeepSeek 的第一代推理模型R1在数学、代码和推理任务中实现了与 OpenAI 的 o1 相当的性能！ 在开源 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 两个 660B 模型的同时，通过 DeepSeek-R1 的输出，蒸馏了 6 个小模型开源给社区，其中 32B 和 70B 模型在多项能力上实现了对标 OpenAI o1-mini 的效果。 Ollama现已全面支持DeepSeek推理模型系列R1及其蒸馏模型。 如果你觉得v3在编程方面已经不错，那么桌面替代蒸馏模型是哪个呢？相比较DeepSeek V3，哪个蒸馏模型能够媲美？按照上一篇文章显示的LiveCodeBench评分，DeepSeek V3得分42.2，蒸馏模型Qwen 14B在第一张图中得分53.1，具有相当的性能，而且尺寸相对来说属于桌面级能跑，推荐大家在桌面上使用14B。 如何学习AI大模型？ 我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。 我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，
自我介绍： ollama 是目前最流行的本地大模型集合管理器， 安装方式 1. 本地安装 1. 官网下载安装包，一键安装即可 2. docker 安装（推荐使用这种方式） 拉取镜像 docker pull ollama/ollama 启动命令 仅仅使用cpu docker run -d -v ~\ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama 使用gpu docker run -d --gpus=all -v ~\ollama::/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama --restart=
文章目录 * LLM(Large Language Model, 大型语言模型)是指那些规模庞大、参数数量众多的深度神经网络模型，用于理解和生成自然语言文本。在自然语言处理（NLP）领域有着广泛的应用，因其强大的语言理解和生成能力，能够处理各种复杂的文本任务，包括但不限于翻译、问答、文本摘要、对话、文本分类、情感分析、代码生成、创作辅助等。其主要功能和特点如下： 1、架构特点 LLM主要基于Transformer架构，该架构由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。Transformer通过自注意力机制（Self-Attention）来捕捉文本中的长距离依赖关系，无需像循环神经网络（RNN）那样逐词递归处理，从而实现了并行计算，大大提高了训练和推理速度。典型的LLM结构包括： Encoder-Decoder结构：如用于机器翻译的模型。Encoder将输入文本编码成一个固定长度的上下文向量，Decoder 则依据该上下文向量生成目标语言的文本输出。 Encoder-only结构：如BERT等。主要用于文本理解任务，
文章目录 * 1、安装ollama 第一步，首先安装ollama，选择对应系统的安装包 ollama官网地址： 本问是lunix系统上安装ollama： curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh 如果机子没有GPU显卡的话，ollama会提示只通过cpu模式运行。 测试ollama命令： ollama --help 想要流畅运行，推荐配置: * 4b的模型:8GB内存。 * 7b的模型:16GB内存。 * 13b模型: 32GB内存。 * 70b模型:64GB内存，32也能跑，太卡。 2、下载模型 ollama支持的LLM模型很多： 第二步，下载model，本文选择下载阿里的通义千问模型： 这里选择4b参数的模型： ollama run qwen:4b ollama会自动帮我们下载模型和启动模型。 模型下载完成后，可以发送一条消息测试： 修改ollama环境变量： #找到服务的单元文件： #/etc/
文章目录 * 1、简介 1Panel 是一个现代化、开源的 Linux 服务器运维管理面板。 MaxKB：1Panel开源项目组正式对外介绍了其官方出品的开源子项目，基于LLM（Large Language Model）大语言模型的知识库问答系统，为用户提供强大的学习能力和问答响应速度，致力于成为企业的最强大脑。 Ollama：是一个开源框架，它支持用户通过本地部署的方式构建大语言模型服务。目前，Ollama支持的大语言模型包括LIama 2、Mistral、Gemma等。 MaxKB除了基于OpenAI、百度千帆大模型等在线大模型快速搭建知识库问答系统外，还支持与以Ollama为代表的本地私有大模型相结合，快速部署本地的知识库问答系统。 本文为您详细介绍通过1Panel应用商店（apps.fit2cloud.com/1panel）快速部署MaxKB和Ollama，在MaxKB中接入Ollama的LLM模型，以及快速上线企业知识库小助手的具体方法。 2、1Panel 安装部署 在线安装： curl -sSL https://resource.fit2clou
一、AI模型评估 * AI模型评估：测试AI应用时，需要评估生成的内容，以确保AI模型没有产生幻觉式回应。评估方法之一是使用AI模型本身进行评估，选择最佳的AI模型进行评估，该模型可能与生成回应的模型不同。 二、评估AI响应（Evaluating AI responses） * 评估AI系统对用户请求的输出非常重要，以确保最终应用的准确性和有用性。 * 可以使用预训练模型本身进行评估，分析生成的响应是否与用户的意图和查询上下文一致。 * Spring AI提供了一个Evaluator API，用于评估模型响应。 三、 SpringAI的模型评估 * 评估接口：Spring AI定义了Evaluator接口用于评估回应，其方法evaluate接收EvaluationRequest作为输入，返回EvaluationResponse。 3.1 EvaluationRequest类 * 属性： * userText：用户原始输入文本，类型为String。 * dataList：上下文数据，如检索增强生成中的数据，附加到原始输入。 * responseCon
本文全面介绍了Ollama工具，包括其安装、基本使用、高级定制以及实际应用案例。详细讲解了如何在不同操作系统上安装Ollama，如何运行和自定义大型语言模型，以及如何通过Ollama进行模型部署和交互。此外，还提供了丰富的故障排除和FAQ，帮助用户解决使用过程中的常见问题。 文章目录 * * * * * * * * * * Ollama基础入门 Ollama简介 Ollama是一个专为在本地环境中运行和定制大型语言模型而设计的工具。它提供了一个简单而高效的接口，用于创建、运行和管理这些模型，同时还提供了一个丰富的预构建模型库，可以轻松集成到各种应用程序中。Ollama的目标是使大型语言模型的部署和交互变得简单，无论是对于开发者还是对于终端用户。 支持的操作系统 Ollama支持多种操作系统，包括但不限于： * macOS：适用于所有现代版本的macOS。 * Windows：支持Windows 10及更高版本。 * Linux：支持多种Linux发行版，如Ubuntu、Fedora等。 * Docker：通过Dock
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MetaGPT多智能体框架概述 1.1 框架介绍 MetaGPT是一个创新的多智能体框架，旨在通过模拟和优化多智能体系统的行为来处理复杂的软件开发任务。该框架的核心优势在于其能够通过智能体之间的协作和交互，高效地解决单一智能体难以独立完成的复杂问题。MetaGPT支持多种智能体角色的定义和配置，包括但不限于产品经理、架构师、项目经理和工程师等，这些角色共同协作，以实现软件开发项目的各个阶段。 框架的主要特点： * 多智能体协作：通过定义不同的智能体角色，实现任务的分工与协作。 * 高度可配置：支持根据项目需求灵活配置智能体的属性和行为。 * 模块化设计：框架的各个组件可以独立开发和升级，便于维护和扩展。 * 易于集成：可以方便地与其他系统和工具集成，如开源LLM（大型语言模型）等。 1.2 处理复杂任务的方法 MetaGPT通过以下方法处理复杂任务： 智能体角色定义与分工 每个智能体角色都有其特定的职责和能力，例如： * 产品经理：负责定义产品需求和目标。 * 架构师：负责设计系统的整体架构。 * 项目经理：负责项目的进度管理和资源协调。 * 工程师：