大规模语言模型（LLM）

深度学习-81-大语言模型LLM之基于litellm与langchain与ollama启动的模型交互

生成对话补全1.2响应格式(OpenAIFormat)1.3异步调用1.4流式生成对话补全1.5支持的ollama模型2langchain2.1LangChain简介2.2LangChain架构2.3构建简单LLM
皮皮冰燃·2025-03-02 03:43

如何在本地运行大型语言模型（LLM）：深度指南及最佳实践

如何在本地运行大型语言模型（LLM）：深度指南及最佳实践在当今的人工智能领域，越来越多的开发者希望能够在本地运行大型语言模型（LLM），而不依赖于云端服务。
m0_57781768·2025-03-02 03:42

图神经网络实战（9）——GraphSAGE详解与实现

GraphSAGE原理1.1邻居采样1.2聚合2.构建GraphSAGE模型执行节点分类2.1数据集分析2.2构建GraphSAGE模型3.PinSAGE小结系列链接0.前言GraphSAGE是专为处理大规模图而设计的图神经网络
盼小辉丶·2025-03-02 02:39

基于 langchain+ollama 创建私有化知识库

概念介绍什么是RAGRAG是retrieval-augmented-generation的缩写，直译中文的意思是检索增强生成，可以简单理解能让训练好的大模型LLM可以结合外部数据，可以补充或者修正大模型返回的答案
大语言模型·2025-03-02 02:09

硅基流动：免费领取2000万Token，畅享AI大模型盛宴！

硅基流动（SiliconFlow）是一家专注于大规模AI计算的技术公司，由清华大学高性能计算研究所孙广宇教授团队创立。
·2025-03-02 01:05

《Kafka 理解： Broker、Topic 和 Partition》

1.Kafka的背景与应用场景1.1Kafka的背景Kafka最初由LinkedIn开发，用于解决其大规模数据处理的挑战。2011年，Kafka开源
频繁输入，积极输出·2025-03-01 23:48

量子计算如何优化交通流量：未来智能出行的钥匙

传统的交通优化方法往往基于经典计算手段，虽然有效，但在面对复杂路网、突发状况和超大规模计算时，难免力不从心。而量子计算，作为未来计算的颠覆性技术，或许能给交通优化带来前所未有的突破。
Echo_Wish·2025-03-01 23:47

服务器硬防的优势有哪些？

硬件防火墙是在芯片中运行防火墙程序，所以处理数据信息的速度要比软件防火墙更快，可以更加有效的应对一些大规模的网络攻击，其中包括常见的分布式拒绝服务攻击和CC攻击等，硬件防火墙也不
wanhengidc·2025-03-01 20:57

第十五个问题-什么是CoT？

Chain-of-Thought(CoT)思维链技术详解一、核心概念Chain-of-Thought（思维链）是一种通过引导大语言模型展示逐步推理过程来提升复杂问题解决能力的技术。
释迦呼呼·2025-03-01 20:53

一键找出PDF图纸差异项，【图纸对比】帮您解决！

无论是细微的尺寸调整，还是大规模的结构修改，及时察觉这些变化能确保项目按照最新的设计意图推进，避免因使用旧版本图纸而导致的施工错误或生产偏差。通过图纸对比，各方可以清晰了解各自负责部分的变动情况，加强
CAD快速看图·2025-03-01 20:22

Kubernetes容器平台架构之道

1.Kubernetes容器平台架构之道Kubernetes是一个开源容器编排平台，管理大规模分布式容器化软件应用，是云计算发展演进的一次彻底革命性的突破。
巨子嘉·2025-03-01 17:36

搜索赋能：大型语言模型的知识增强与智能提升

引言近年来，大型语言模型（LLM）取得了显著的进展，并在各个领域展现出强大的能力。然而，LLM也存在一些局限性，尤其是在知识库方面。
听吉米讲故事·2025-03-01 17:36

揭开人工智能中 Tokens 的神秘面纱

对于理解语言模型如何处理和理解人类语言，tokens起着基础性的作用。那么，究竟什么是tokens呢？它又在人工智能系统中扮演着怎样关键的角色？让我们一探究竟。
东锋1.3·2025-03-01 16:34

dify基础之prompts

摘要：在大型语言模型（LLM）应用中，Prompt（提示词）是连接用户意图与模型输出的核心工具。
SNOWPIAOP·2025-03-01 16:58

本地大模型编程实战(27)初探langgraph的流式输出

对于LLM(大语言模型)，流式传输已成为一种越来越受欢迎的功能。其理念是在LLM生成令牌时就快速返回，而不是等待创建完整响应后再返回全部内容。
火云牌神·2025-03-01 15:22

本地大模型编程实战(11)与外部工具交互(2)

文章目录准备定义工具方法创建提示词生成工具方法实参以`json`格式返回实参自定义`JsonOutputParser`返回`json`调用工具方法定义通用方法用链返回结果返回结果中包含工具输入总结代码在使用LLM
火云牌神·2025-03-01 15:52

VOSK语音识别工具包使用教程

VOSK基于大规模信号数据库概念，通过音频指纹技术进行语音识别。它支持多种语言，并且可以在不同的硬件平台上运行，包括Android和Linu
邴联微·2025-03-01 15:50

本地大模型编程实战(25)用langgraph实现基于SQL数据构建的问答系统(4)

使大语言模型(LLM)查询结构化数据与非结构化文本数据有所不同。查询非结构化数据时，通常需要将待查询的文本嵌入到向量数据库中；而查询结构化数据的方法则是让LLM编写和执行DSL（例如SQL）进行查询。
火云牌神·2025-03-01 14:47

【vLLM 学习】使用 Neuron 安装

vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了KV缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。
HyperAI超神经·2025-03-01 14:47

Meta：基于数据关系的LLM高效预训练

标题：Data-EfficientPretrainingwithGroup-LevelDataInfluenceModeling来源：arXiv,2502.14709摘要数据高效的预训练已显示出提高缩放定律的巨大潜力。本文认为有效的预训练数据应该在组级别进行管理，将一组数据点作为一个整体而不是独立的贡献者。为此，我们提出了一种新的数据高效预训练方法GroupLevelDataInfluenceMo
大模型任我行·2025-03-01 12:37

提升AI测试效率：如何通过RAG技术优化LLM输出质量

用ChatGPT做软件测试随着人工智能（AI）和大规模语言模型（LLM）在软件测试领域的应用日益广泛，测试效率和质量的提升成为业界关注的焦点。
测试者家园·2025-03-01 12:05

AI大模型-提示工程学习笔记21-图提示 (Graph Prompting)

目录1.图提示的核心思想(1)传统提示的局限性(2)GraphPrompting的解决方案2.GraphPrompting的工作流程(1)图构建(2)图选择/子图提取(3)图编码(4)提示构建(5)LLM
9命怪猫·2025-03-01 12:30

通用无线设备对码软件_通用软件无线电平台USRP-LW N310

USRP-LWN310http://www.luowave.com产品综述：USRP-LWN310是一种网络的软件定义无线电（SDR），它提供了部署大规模的可靠的和容错性的分布式无线系统。
weixin_39793319·2025-03-01 10:45

**LangChain 核心概念与架构详解**

简介LangChain是一个强大的框架，专注于构建基于大语言模型(LLM)的应用。本文将深入介绍LangChain的核心架构、关键组件以及其特性。
dgay_hua·2025-03-01 09:05

借助知识图谱和Llama-Index实现基于大模型的RAG

幻觉是在处理大型语言模型（LLMs）时常见的问题。LLMs生成流畅连贯的文本，但经常产生不准确或不一致的信息。防止LLMs中出现幻觉的一种方法是使用外部知识源，如提供事实信息的数据库或知识图谱。
爱吃牛油果的璐璐·2025-03-01 08:32

全方位解析：大语言模型评测方法的综合指南

自2017年Transformer模型提出以来，自然语言处理研究逐步转向基于该框架的预训练模型，如BERT、GPT、BART和T5等。这些预训练模型与下游任务适配后，持续刷新最优结果。然而，现有评测方法存在广度和深度不足、数据偏差、忽视模型其他能力或属性评估等问题。因此，需要全面评测和深入研究模型的各项能力、属性、应用局限性、潜在风险及其可控性等。本文回顾了自然语言处理中的评测基准与指标，将大语言
大模型玩家·2025-03-01 08:28

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练 7B 大语言模型 自动化训练框架

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架关键词：大语言模型、7B模型、自动化训练、深度学习、神经网络、自然语言处理、分布式计算文章目录大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练
AI天才研究院·2025-03-01 07:24

全网国内外总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用（持续更新，收藏查看）

全网国内外总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用（持续更新，收藏查看）目录顺序如下国内外，垂直领域大模型Agent和指令微调等训练框架开源指令，预训练，rlhf，对话，agent训练数据梳理
代码讲故事·2025-03-01 07:54

【八股】非关系型数据库篇（Redis+ES）

关系型和非关系型数据库特性关系型数据库(RDBMS)非关系型数据库(NoSQL)数据模型表格（行和列）文档、键值、列族、图等多样化模型模式固定（Schema）灵活的，无需预定义结构扩展性纵向扩展为主，横向扩展困难横向扩展容易，适合大规模分布式系统事务支持完全支持
林子漾·2025-03-01 07:52

[LangChain 学习资源大集合]

在构建语言模型应用（LLM）时，LangChain是当前备受关注的框架之一。无论是初学者还是进阶用户，丰富的学习资源可以帮助我们高效掌握LangChain的核心概念、工具和最佳实践。
qahaj·2025-03-01 06:39

删除数据库表中重复数据的方法

删除数据库表中重复数据的方法数据库中重复数据的识别与分析手动删除重复记录的基本步骤利用SQL高级功能高效清理重复数据自动化脚本实现大规模重复数据清除数据库设计阶段预防重复数据策略使用数据库内置工具或插件辅助去重工作处理过程中数据完整性和一致性维护针对特定场景下的重复数据处理案例解析数据库中重复数据的识别与分析重复数据指的是在数据库表中出现多次相同的数据记录
master_chenchengg·2025-03-01 06:09

MCP模型上下文协议集锦

MCP模型上下文协议简介MCP模型上下文协议（Model-Context-Protocol，MCP），能够实现大型语言模型（LLM）应用程序与本地或远程资源之间的安全、可控的交互。
galileo2016·2025-03-01 06:09

Open WebUI：开源AI交互平台的全面解析

提供直观的聊天界面设计跨平台响应式设计:完美适配桌面/移动端即时响应:毫秒级响应速度富文本支持:代码语法高亮完整Markdown/LaTeX渲染语音输入支持（支持静音自动提交）模型管理多模型切换:支持不同LLM
·2025-03-01 06:17

计算机网络 - HTTP 协议和万维网

基本概念万维网(WorldWideWeb,WWW)定义：一个大规模的分布式信息系统，由全球范围内无数个网络站点和网页组成特点：基于超文本技术，支持多媒体内容的展示和交互URL(UniformResourceLocator
Loop Lee·2025-03-01 05:03

大语言模型LLM原理篇_图解大模型从用户输入prompt到llm输出答案的流程原理

大模型席卷全球，彷佛得模型者得天下。对于IT行业来说，以后可能没有各种软件了，只有各种各样的智体（Agent）调用各种各样的API。在这种大势下，笔者也阅读了很多大模型相关的资料，和很多新手一样，开始脑子里都是一团乱麻，随着相关文章越读越多，再进行内容梳理，终于理清了一条清晰的脉络。笔者写原理篇时心情是有些惴惴不安的，因为毕竟对大模型的研究有限，缺乏深度。但是，还是觉得有必要记录一下学习理解心得，
喝不喝奶茶丫·2025-03-01 05:01

开发基于提示工程的大语言模型（LLM）应用——学习笔记

学习通过提示工程与大语言模型进行程序化的交互。将从最基本的开始，比如使用哪些模型，以及如何向它们发送提示词并查看响应。
ricky_fan·2025-03-01 05:31

项目经验之LZO压缩？思维导图 代码示例（java 架构)

在Hadoop生态系统中，使用LZO压缩可以显著减少存储空间，并且由于其快速的解压速度，对于大规模数据处理任务来说是非常有利的。以下是关于LZO压缩的项目经验总结、思维导图描述以及Java代码示例。
用心去追梦·2025-03-01 05:31

《AI大模型开发笔记》——提示词工程

1.什么是提示工程提示工程（PromptEngineering），也被称为上下文学习，是指通过精心设计的提示技术来引导LLM行为，而无需更改模型权重。其目标是使模型输出与给定任务的人类意图一致。
Richard Chijq·2025-03-01 04:27

[论文笔记] LLM大模型剪枝篇——2、剪枝总体方案

https://github.com/sramshetty/ShortGPT/tree/mainMy剪枝方案（暂定）：剪枝目标：1.5B—>100～600M剪枝方法：层粒度剪枝1、基于BI分数选择P%的冗余层，P=60~802、对前N%冗余层，直接删除fulllayer。N=20（N：剪枝崩溃临界点，LLaMA2在45%，Mistral-7B在35%，Qwen在20%，Phi-2在25%）对后(P
心心喵·2025-03-01 04:25

GitHub每日最火火火项目（2.28）

olmocr项目介绍：olmocr是由allenai开发的一款用于将PDF文件线性化，以适配大语言模型（LLM）数据集和训练的工具包。在大语言模型的训练过程中，数据的格式和预处理极为关键。
FutureUniant·2025-03-01 03:50

Amazon SageMaker 批量转换中的 JSON 处理技巧

这在处理大规模数据集时非常有用。然而，当我们尝试将批量策略从SingleRecord切换到MultiRec
t0_54coder·2025-03-01 03:50

GitHub 星标10W+的大模型书籍：《轻松入门大模型应用开发：GPT-4 和 ChatGPT 实战指南》，25年一书通关LLM大模型

当下大模型这么火，还有人很多人想加入进来，但是不知道怎么去学习，那么今天我就给大家分享一本适合所有人的一本神仙级入门大模型的书籍，小白也能学会。它是由奥利维耶·卡埃朗和玛丽-艾丽斯·布莱特合著的一本《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT》，为初学者提供一份清晰、全面的“可用知识”，帮助读者快速了解GPT-4和ChatGPT的工作原理及优势。此书使用流行的Python编程语言来构建
程序员丸子·2025-03-01 03:19

如何使用Anyscale平台运行、微调和扩展大语言模型(LLMs)

Anyscale是一个功能强大的平台，主要用于运行、微调和扩展大语言模型(LLMs)，并且通过生产就绪的API提供成本效益的调用服务。
eahba·2025-03-01 03:49

数据整合平台Airbyte中的Shopify连接器使用指南

其拥有最大规模的ELT连接器目录，支持众多的数据仓库和数据库。本文将介绍如何使用Airbyte的Shopify连接器加载Shopify对象作为文档。
bavDHAUO·2025-03-01 03:49

大模型研究：DeepSeek三个版本（初级中级高级）资源要求说明

以下是DeepSeek-LLM7BChat、DeepSeek-V3、DeepSeek-LLM6.7B三个版本模型所需硬件资源的介绍：DeepSeek-LLM6.7B最小最基础版本1.内存（RAM）非量化运行时
程序猿学长·2025-03-01 01:08

DeepSeek 最新发布 DeepEP：一款用于 MoE 模型训练和推理的开源 EP 通信库

采用Mixture-of-Experts（MoE）架构的大型语言模型在没有相应计算量增加的情况下显著提升了模型容量。然而，这种方法也引入了一些挑战，尤其是在GPU之间的通信方面。
强哥之神·2025-03-01 01:37

Open WebUI：开源AI交互平台的全面解析

提供直观的聊天界面设计跨平台响应式设计:完美适配桌面/移动端即时响应:毫秒级响应速度富文本支持:代码语法高亮完整Markdown/LaTeX渲染语音输入支持（支持静音自动提交）模型管理多模型切换:支持不同LLM
·2025-03-01 01:42

使用 Python 调用 Ollama API 并调用 deepseek-r1:8b 模型

使用Python调用OllamaAPI并调用deepseek-r1:8b模型准备工作调用OllamaAPI使用generate实现多轮对话并保留对话的记忆ollama是一个强大的本地大语言模型工具，支持多种开源模型
眸笑丶·2025-02-28 23:26

Milvus高性能向量数据库与大模型结合

Milvus是一种高性能、高扩展性的向量数据库，可在从笔记本电脑到大规模分布式系统等各种环境中高效运行。它既可以开源软件的形式提供，也可以云服务的形式提供。Milvus是LFAI&Data
山塘小鱼儿·2025-02-28 23:25

谁说消费级硬件不能玩 DeepSeek - R1 微调？手把手教你进阶AI玩家

微调像DeepSeek-R1这样的大规模人工智能模型可能需要大量资源，但借助正确的工具，在消费级硬件上进行高效训练是可行的。
硅基创想家·2025-02-28 22:51
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