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。
RAGapp:企业级智能RAG应用的简易部署方案 在人工智能快速发展的今天,如何让企业能够方便地利用最新的AI技术,特别是检索增强生成(RAG)技术,已经成为一个迫切需要解决的问题。RAGapp应运而生,它为企业提供了一种简单易用的RAG应用部署方案。 RAGapp的主要特点 1. 简单配置:RAGapp的配置界面类似于OpenAI的自定义GPT,使用户能够快速设置和调整RAG应用。 1. 灵活部署:支持使用Docker在企业自有的云基础设施上部署,保证了数据的安全性和隐私性。 1. 多样化模型支持:可以使用OpenAI或Gemini等云端AI模型,也支持通过Ollama使用本地模型。 1. 开源透明:基于Apache-2.0许可证开源,用户可以自由使用和修改。 1. 基于成熟技术:使用LlamaIndex作为底层框架,保证了性能和可靠性。 快速上手 要开始使用RAGapp,只需要几个简单的步骤: 1. 运行Docker容器: docker run -p 8000:8000 ragapp/ragapp 1. 访问管理
本文介绍如何使用 Ollama 在本地部署 Llama 3.1:8B 模型，并通过 OpenWeb UI 和 Spring AI 来增强模型交互体验和简化 API 的调用过程。 Ollama Ollama 是一个开源的大语言模型服务工具，旨在简化大模型的本地部署和运行过程。用户只需要输入一行命令（如： ollama run llama3.1 ），即可在本地硬件环境中部署和使用大语言模型。Ollama 还提供了 REST API 接口，下文中会介绍如何使用 Spring AI 集成 Ollama，实现与大模型 API 接口的交互。 Ollama 支持下载 Llama、Gemma、qwen 和 glm4 等多种主流大语言模型和代码语言模型，我们可以在
前言 在今天的的教程中，我们将打造更加个性化的大模型，可以定制搭载私人知识库的本地大模型！ 我们探讨Meta AI 的尖端 Llama 3 语言模型构建强大的检索增强生成 （RAG） 来实现。通过利用 Llama 3 和 RAG 技术的功能，我们将创建一个应用程序，允许用户与网页进行交互式对话，检索定制化、私人知识库的相关信息并生成对用户查询的准确响应。在本教程中，我们将深入探讨设置开发环境、加载和处理网页数据、创建嵌入和向量存储以及实现 RAG 链以提供卓越用户体验的分步过程。 什么是Llama 3？ Llama 3 是由 Meta AI 开发的最先进的语言模型，擅长理解和生成类似人类的文本。 * 凭借其令人印象深刻的自然语言处理能力，Llama 3 可以理解复杂的查询、提供准确的响应并参与与上下文相关的对话。 * 它能够处理广泛的主题和处理效率，使其成为构建智能应用程序的理想选择。 * 想测试Llama 3的威力吗？立即与 Anakin AI 聊天！
前言 今天和大家分享一下如何在本地安装Llama3.1大模型，并通过LobeChat可视化UI界面实现公网远程访问。这款强大的开源语言模型不仅支持八种语言，还具备通用知识、数学计算、多语言翻译和工具使用能力。 利用LobeChat的可视化用户界面，用户可以直接在网页上与Llama进行交互。接下来，本文将指导您如何进行这一过程。 【视频教程】 Windows系统电脑本地部署Llama3.1AI大模型并实现异地远程使用 1. 本地部署Llama3.1 本地电脑硬件要求： Windows：3060以上显卡+8G以上显存+16G内存，硬盘空间至少20G Mac：M1或M2芯片 16G内存，20G以上硬盘空间 本篇文章测试环境：Windows10专业版 首先需要安装Ollama客户端，来进行本地部署Llama3.1大模型 下载地址：https://ollama.com/download 在下载页面点击Windows，然后点击下载按钮。 下载完成后，双击下载的安装程序。 点击Install进行安装。 安装完成后，双击ollama客户端自动打开Windows Power Sh
前言 自ChatGPT在2022年11月30日问世以来，各类人工智能驱动的自然语言处理模型就纷纷冒出来了，它们可以理解和学习人类的语言跟人类进行对话，并能根据聊天的上下文来进行互动。目前ChatGPT-4在某些专业知识领域已经达到甚至超过博士生的水平了。在翻译、创作、知识问答、图片生成、视频剪辑、编程、测试、检验等等领域，AI大模型可谓大放异彩！网上也议论纷纷，说以后AI要淘汰这个职业，那个职业的，搞得人心惶惶的。实际上，AI大模型还是有一些局限性的，难以处理过于复杂的任务。但AI大模型的发展已经是大势所趋，不可逆转，它将深刻改变我们的工作和生活方式。因此，我们要积极拥抱AI大模型，不断提升自己的AI技能，与时俱进。毕竟：“未来淘汰的是不会用AI大模型的人！” 好了，现在开始抱大腿。怎么拥抱AI大模型呢？平时都是网上搜一下免费的AI会话窗口玩一下，但受数量限制不过瘾。那，可以把大模型装到自己的电脑上吗？答案是肯定的。这里得感谢各位开源大神，让我们普通人可以通过简单操作也能拥有AI模型。 先给大家介绍一下今天的主角Ollama：Ollama是一个强大的工具，它能在本地轻松部署和运行
大模型
Qwen2.5 是通义千问团队开发的大规模语言和多模态系列模型，以其长文本处理能力、专业知识集成、大规模数据集预训练以及多语言处理等优势，为用户提供了快速、准确的响应，成为企业智能化转型的有效工具。 将 Qwen2.5 模型部署于函数计算 FC，用户能依据业务需求调整资源配置，有效应对高并发场景，并通过优化资源配置，如调整实例规格、多 GPU 部署和模型量化来提升推理速度。此外，函数计算支持多样化 GPU 计费模式（按需计费、阶梯定价、极速模式），可根据业务需求调整，在面对高频请求和大规模数据处理时，能够显著降低综合成本。 适用客户 * 对 AI 的深度理解、多领域知识集成、高效指令执行及多语言支持有高要求的客户 * 期望通过可控的云服务资源配置，确保高效的模型推理和低延迟响应的企业 使用产品 * 函数计算 FC 方案概览 本方案旨在介绍如何将 Qwen2.5 开源模型部署到函数计算 FC。通过函数计算 FC
在AI技术高速发展的今天，教育工作者面临着高效备课与数据安全的双重挑战。近期，国产大模型DeepSeek因服务器频遭攻击导致线上服务不稳定。本文将提供一套无需联网、数据安全、操作简单的本地部署方案，助教师在断网环境下快速生成教案，同时保障敏感信息不外泄！ 一、为什么选择本地部署DeepSeek？ 1. 断网无忧：本地运行彻底摆脱网络卡顿和服务器宕机影响，离线也能流畅使用。 2. 数据安全：三重保障机制 本地运行：所有数据仅在设备内处理，不上传云端； 模型隔离：通过Ollama部署的模型与外部网络完全隔离。 3. 性能强劲：即使老旧笔记本也能流畅运行1.5B轻量版，7B版本适合高性能有独立显卡设备。 二、部署准备：环境与工具 操作系统：Windows 10/11、macOS均可（本文以Win11为例）。 硬件要求： 轻量版（1.5B）：CPU i5+8GB内存即可； 标准版（7B）：建议配备NVIDIA显卡（如RTX 3060 6GB）
近日，关于DeepSeek-R1本地部署的教程在网络上掀起了一股热潮。然而，许多玩家发现，ollama羊驼版提供的原始模型存在诸多限制，无法自由探讨广泛话题。为此，我们特别推出了无限制版DeepSeek-R1的本地部署教程，以满足广大玩家的迫切需求。 首先，我们需要前往LM Studio官网下载适用于自己系统的软件版本。在此，我们以Windows版本为例进行演示。下载完成后，双击安装包进行安装。值得注意的是，LM Studio允许我们自定义安装路径，并且模型文件也可以随意放置在硬盘的任何位置，这为后续管理提供了极大的便利。 安装完毕后，我们启动LM Studio，并通过右下角的设置按钮将软件界面切换为中文。这一步骤对于不熟悉英文界面的玩家来说至关重要。 接下来，我们需要下载无限制版的DeepSeek-R1模型。感谢T8star-Aix的无私分享，我们得以获取这一珍贵资源。为了方便大家下载，我们已将模型上传至百度网盘，并提供了提取码。目前，网盘中包含7B和14B两个版本的模型，32B版本正在上传中，敬请期待。链接会放在评论区。 请注意，带有“abliterated”后缀的模型即为
deepseek非常了不起。一经推出便引来全球好评如潮，同时惊动了美国上下。美国总统特朗普高呼美国科技界应敲响警钟，马斯克质疑deepseek隐瞒投入的GPU数量，扎克伯格慌忙抄作业。当市场验证了deepseek的真实性后，美国科技企业粗暴投入推动AI的方式受到质疑，科技股大跌，英伟达市值一日之内蒸发约5000亿美元。 deepseek其实就是便宜、功能却与OpenAI的o1相当，性价比极高。笔者前段时间就开始使用deepseek v3，用于软件编程和知识咨询，完全替代chatgpt。前段时间笔者发出了两篇文章对ds进行介绍（1月1日发、1月27日发）。 由于deepseek太过于火爆，用户暴增，且美国黑客频繁攻击阻挠，ds在线使用常常出现异常。因此建议本地安装部署，或开辟其他访问途径，作为官网访问的有效补充。经过测试，推荐使用“ollama+page assist”、groqcloud两种方式安装使用，其中第一中为本地部署，第二种为第三方途径。 方式一：通过“ollama+page assist”安装部署 ollama作为大模型中间件，调用deepseek作为模型，page
近期deepseek多次冲上热搜，又是多模态支持，又是开源发布R1模型，最近还受到了网络攻击。 这篇文章介绍下如何快速部署deepseek-R1，本地访问，因为目前提供了最低7B数据集的模型。 部署方案：Ollama + DeepSeek-R1 + Anything-LLM 这个方案包括如何安装和配置 Ollama 进行模型管理，使用 DeepSeek-R1 进行推理，并通过 Anything-LLM 提供 Web 界面。 ollama安装 windows直接下载安装部署即可 访问地址：ollama.com 安装完成后，桌面右下角会有小图标。 模型下载 直接去搜索deepseek-r1模型，或者首页上点击。 然后在终端命令执行 ollama run deepseek-r1:7b anything-llm安装 好的，以下是使用 Docker 安装 Anything-LLM 以及配置 DeepSeek-R1 模型的步骤。 1. 安装 Docker 首先，
本教程将指导你在 Windows 系统上安装 Docker 和 Ollama，下载 DeepSeek-V3 模型，并通过 Open WebUI 提供一个用户友好的 Web 界面来与模型交互。 步骤 1：安装 Docker 1. 下载 Docker Desktop * 访问 。 * 点击“Download for Windows”按钮，下载 Docker Desktop 安装程序。 1. 安装 Docker Desktop * 双击下载的安装程序，按照提示完成安装。 * 安装完成后，启动 Docker Desktop。 1. 启用 WSL 2 后端（可选） * 如果你使用的是
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