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。
转自：AI真好玩 你是否曾想过，如果有一个工具，能够理解你的意图并自动执行复杂的网络数据抓取任务，那会怎样？ScrapeGraphAI[1] 就是这样一个工具，它利用最新的人工智能技术，让数据提取变得前所未有地简单。 ScrapeGraphAI 是一个用于网络抓取 Python 库，它使用大语言模型（LLM）和直接图为网站、文档和 XML 文件创建抓取管道。只需说出您想要提取哪些信息，它就会为您完成！ 工具特点 * 简单易用：只需输入 API 密钥，您就可以在几秒钟内抓取数千个网页！ * 开发便捷：你只需要实现几行代码，工作就完成了。 * 专注业务：有了这个库，您可以节省数小时的时间，因为您只需要设置项目，人工智能就会为您完成一切。 快速开始 在线示例 1.官方 Streamlit https://scrapegraph-ai-demo.streamlit.app/ 2.Google Colab https:
PromptTemplate是什么 PromptTemplate是一个可重复使用的模板，用于生成引导模型生成特定输出的文本。与Prompt的区别: PromptTemplate相对于普通Prompt的优势，即其灵活性和可定制性。 简单了解PromptTemplate后，咱们就来聊聊LangChain里的PromptTemplate—让聊天变得像搭积木一样简单的神奇工具，我们知道通过提供不同的Prompt，AI模型能够生成风格迥异的答案。明确的Prompt能引导模型生成高质量的文本内容。 首先，咱们得明白，prompt就是那根能撬动大模型智慧的杠杆。在没有template时，需要自己一字一句地构造问题。但现在，有了PromptTemplate，就像有了个私人定制的工厂，想要什么都行！ 无输入变量的模板 新手村第一站，从最基础的开始——无变量Template，就是“hello world”级别的问候。但它却是理解PromptTemplate世界的敲门砖。 引用langchain的prompts模块提供的PromptTemplate 方法传入 inputVariables 和 t
deepseek和chatGpt最大的区别就在于，它是开源的模型，并且训练成本更低，这使得我们普通人也能够在自己的电脑部署大语言模型，训练自己的AI智能体。我们需要谨记的就是，AI是工具，是为了提高我们的效率，它能够给我们提供更精确，更具逻辑的回答，你再根据自身的需求进行修改和采用。 最近Deepseek访问量剧增，导致App时常访问不了，但是不用担心，官方给我们提供了本地部署大模型的方案。 一、本地部署 vs APP/网页端访问 最近Deepseek访问量剧增，导致App时常访问不了，但是不用担心，官方给我们提供了本地部署大模型的方案。 这里做一下简单的说明，本地部署Deepseek r1大模型和使用App/网页访问的区别。 本地部署：使用个人电脑，部署大模型，需要一定技术背景 * 优点：隐私保护性强，更安全，可以训练专属智能体。 * 缺点：性能差，跟官方的服务器差距很大，成本更高，对电脑显卡有要求。【相当于单机模式，本地运行】 App/网页使用：开箱即用，使用简单跟微信聊天一样，无需技术背景，性能更高，因为官方的服务器后面是成百上千张卡进行
哈喽，大家好，要说当今社会什么东西最火那绝对是AI，在AI界最火的当属deepseek，然而所谓树大招风，由于它太优秀导致被各种攻击，所以就会导致使用是经常系统繁忙，实在影响使用心情，今天就教大家怎么在自己电脑本地部署DeepSeek R1 来解决这个问题。 deepseek本地部署教程 【适用平台】Windows/Mac 【具体步骤】 第一步： 下载Ollama 下载地址：https://ollama.com/download 可以看到Ollama 支持超级多的模型 第二步： 如果你感觉下载速度有点慢，可以把链接复制到迅雷里进行下载； 第三步： 下载完成后安装 ollamaSetup.exe 文件； 第四步： 安装完成后，运行 Ollama ； 第五步： 然后在开始菜单搜索框搜索 cmd 命令运行工具； 第六步： DeepSeek模型版本有许多：比如1.5b、7b、8b、14b、32b、70b
这篇教程主要解决： 1). 有些读者朋友，电脑配置不高，比如电脑没有配置GPU显卡，还想在本地使用AI； 2). Llama3回答中文问题欠佳，想安装一个回答中文问题更强的AI大模型。 3). 想成为AI开发者，开发一款AI大模型的应用和产品，如何选择API的问题。 我相信，大家平时主要还是以中文问答为主，安装一个中文回答更强的AI，就显得更很有必要。 这篇教程主要解决上面两个问题。 1 通义千问大模型的优势 近日阿里云正式发布通义千问2.5，模型性能全面赶超GPT-4 Turbo，成为地表最强中文大模型。 从初代模型升级至2.5版本，2.5版模型的理解能力、逻辑推理、代码能力分别提升9%、16%、10%，中文能力更是持续领先业界。 通义千问2.5相对于前代版本还有以下几方面的重大升级： 1. 文档处理能力增强：通义千问2.5能够处理单次长达1000万字、100个文档的大量数据，支持包括PDF、Word、Excel在内的多种文件格式，并能解析标题、段落、图表等多种数据结构。 1. 音视频理解能力提升：融合了语音、
大模型
01 就像西方不能没有耶路撒冷一样，我们也不能没有开源的 AI 模型。只要这个开源的小模型是免费的、够好用、够小，它就是个好模型。 没错，就是 Llama3，相信大家都很熟悉了，羊驼家族的明星。 https://ollama.com/library/llama3 首先我们需要进入Llama3的官方网站，下载一个软件，可以简单理解为启动器，看见这个可爱的羊驼，点击右上角的下载即可： 下载好后直接双击安装即可。 安装完毕后，点击运行弹窗，来到当前这个界面： 如果不小心退出了，可以通过 Win + R，输入 cmd ，打开终端。 输入 ollama -v 即可查看版本 ollama version is 0.1.39 没问题之后，可以先输入指令查看本地的模型（此时还没有安装，输出列表为空的），指令：
今天，我们要尝试使用langchain完成一个最简单的任务： 基于一个大语言模型(LLM)，使用代码的方式完成对话(chat) 为了实现这个目标，我们需要先进行如下的准备，然后才能开始进行代码的编写： 1、使用ollama，在本地配置一个LLM； 2、配置好PyCharm的环境； 3、langchain等依赖库的安装。 先大体的介绍一下思路： langchain是一套AI编程框架，将基础的功能已经整合进来封装，减少我们的工作量。但langchain本身并不是LLM，需要我们安装好LLM，或使用在线api。我们选择了自己部署，而自己部署的一个工具就是Ollama，它可以在本地部署好我们的LLM，如llama\qwen等，Ollama是这些LLM的运行环境。 串连起来说就是：用langchain提供的函数进行快捷编程，langchain的函数调用Ollama的接口，Ollama再调用部署在其中的LLM，实现对LLM功能的调用，完成我们的任务。 什么是Ollama？ 用通俗的语言解释，Ollama是大模型的运行环境，LLM并不是一个可执行文件，需要依托于一个运行环境才可
Meta最近发布了开源模型——LLaMA 3.1。这个模型有三个参数版本，分别是8B、70B和405B。其中，405B的性能号称可以直逼GPT-4。我们先来看看它到底有多强大。 下载与安装LLaMA 3.1 首先，我下载了8B模型到我的电脑。这个模型的大小是4.7G，虽然参数最小，但可以通过实际测试来看看它的表现。下载和安装其实非常简单。只需要到Ollama的官网上下载安装包，像正常安装一个软件一样，安装完成后，在PowerShell中输入`ollama run llama3.1:8b`即可运行。 如果你本地没有这个模型，它会自动下载，非常方便。 实际测试LLaMA 3.1:8B的能力 为了全面了解LLaMA 3.1:8B的能力，我准备了五个问题，分别涉及中文、英文、数字、推理和代码能力。让我们看看它的表现如何： 1. **问题：9.
随着人工智能技术的飞速发展，大模型在企业知识管理中的应用日益广泛。下文是作者围绕如何基于大模型技术构建企业私有知识库，以提升企业的知识管理效率和创新能力的一些思考和简单实践。 本文对企业知识库的落地场景暂不作广泛的展开，主要记录作者基于大模型构建企业私有知识库的一些技术实践。 一、私有知识库的应用场景 各行各业中有很多场景需要基于企业知识库进行搜索和问答： \1. 构建装备维护知识库和问答系统：使用历史维保记录和维修手册构建企业知识库，维修人员可依靠该知识库，快速地进行问题定位和维修。 \2. 构建 IT/HR 系统智能问答系统：使用企业内部 IT/HR 使用手册构建企业知识库，企业内部员工可通过该知识库快速解决在 IT/HR 上遇到的问题。 \3. 构建电商平台的搜索和问答系统：使用商品信息构建商品数据库，消费者可通过检索+问答的方式快速了解商品的详细信息。 \4. 构建游戏社区自动问答系统：使用游戏的信息（例如游戏介绍，游戏攻略等）构建社区知识库，可根据该知识库自动回复社区成员提供的问题。 \5. 构建智能客户聊天机器人系统：通过与呼叫中心/聊天机器人服务结合，可
前言: Llama 3.1 是 Meta（Facebook 的母公司）发布的一系列最先进的开源大语言模型。Llama 3.1 系列包括 8B（80 亿参数）、70B（700 亿参数）和 405B（4050 亿参数）模型。其中，405B 是 Meta 迄今为止最大的模型。 本地部署的硬件要求，请确认您的硬件是否能够正常运行，以免浪费时间 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 具体模型的显卡需求： * llama3.1-8b，至少需要8G的显存 * llama3.1-70b，至少需要大约 70-75 GB
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！（它支持任何可用的
大模型
在我之前的文章中，我讨论了使用本地托管的开源权重 LLM 的好处，例如数据隐私和成本节约。通过主要使用免费模型并偶尔切换到 GPT-4，我的月度开支从 20 美元降至 0.50 美元。设置端口转发到本地 LLM 服务器是移动访问的免费解决方案。 有许多开源工具可以在本地托管开源权重 LLM 进行推理，从命令行工具（CLI）到完整的 GUI 桌面应用程序。这里，我将概述一些流行选项并提供我的推荐。我将这篇文章分为以下几个部分： \1. 便于访问的全能桌面解决方案2. 通过 CLI 和后端 API 服务器进行 LLM 推理3. 用于连接 LLM 后端的前端 UI 每个部分都包括相关开源 LLM GitHub 仓库的表格，以评估其受欢迎程度和活跃度。点击这里[1]查看完整表格，点击这里[2]