大语言模型学习笔记第21页

大模型生态开源工具整理

最近一直在做大模型应用开发工作,总结下用到的一些开源工具1-模型训练LLaMA-Factory整体介绍LLaMA-Factory是一个开源的微调框架，为开发者提供简便高效的工具，以便在预训练模型基础上快速适应特定任务需求，提升模型表现。它通过用户友好的界面和丰富的功能特性，为开发者提供极大便利。主要功能多种模型：LLaMA、LLaVA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、Qwen2-

miracletiger·2025-02-07 08:35

Deep-Seek 开源项目教程

Deep-Seek开源项目教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deep-seek项目介绍Deep-Seek是一个由dzhng开发的开源项目，旨在构建一个强大的语言模型检索引擎

毛炎宝Gardener·2025-02-07 08:34

本地部署 DeepSeek 多模态大模型！支持图像识别和图像生成

DeepSeek开源多模态大模型Janus-Pro-7B，普通电脑可以直接安装使用！支持图像识别和图像生成，性能非常强悍！特别说明！虽说现在的电脑基本都能跑，但是最好还是十几代的CPU或者GPU。

这儿有一堆花·2025-02-07 08:31

Maven 构建生命周期与阶段详解

Maven的三大生命周期M

drebander·2025-02-07 07:27

Effective Objective-C 学习笔记（一）

Chapter1AccustomingYourselftoObjective-cItem1FamiliarizeYourselftoObjective-C1对于OC的简介2OC是C的超集，添加了面向对象特征3OC是一门动态语言，结合了runtime这一特点4提前了解了C会对学习OC有很大帮助Item2MinimizeImportingHeadersinHeaders1对于头文件的导入要谨慎，如果只

__edward_c·2025-02-07 07:57

Nginx高并发性能优化

调优方式单节点nginx优化全局配置worker_processes4;#nginx进程数，通常设置为auto就行，有几个核就设置为几worker_rlimit_nofile65535;#配合着要把文件描述符调大，

AquaPluto·2025-02-07 07:55

C05S07-Tomcat服务架设

一、Tomcat1.Tomcat概述Tomcat也是一个Web应用程序，具有三大核心功能。

林农·2025-02-07 06:50

物联卡流量卡好不好

出色的网络覆盖能力：借助运营商广泛的基站布局，顶鸿物联实现了物联卡大

物联解说家·2025-02-07 06:18

Ollama教程——模型：如何将模型高效导入到ollama框架

walkskyer·2025-02-07 06:16

DeepSeek开源引擎引爆央国企AI革命：一场自主可控的“智能突围战“

然而现实却充满挑战——某能源集团AI模型训练耗时长达72小时，某金融机构因数据安全问题被迫放弃云端方案，某制造央企为适配国产硬件额外投入超千万...这些痛点直指三大困局：性能瓶颈：

Light60·2025-02-07 05:43

产品经理的人工智能课 02 - 自然语言处理

产品经理的人工智能课02-自然语言处理1自然语言处理是什么2一个NLP算法的例子——n-gram模型3预处理与重要概念3.1分词Token3.2词向量化表示与Word2Vec4与大语言模型的交互过程参考链接大语言模型

平头某·2025-02-07 05:12

Python中的GRU模型

其中，一种叫做长短时记忆网络（LSTM）的模型在很多领域都表现出了优秀的性能，但是LSTM也存在着一些问题，例如计算资源消耗大、内存占用高等问题。

NoABug·2025-02-07 04:37

探秘 DeepSeek：AI 领域的创新力量

公司自2023年成立以来，便将目光聚焦于大语言模型（LLM）和相关技术的开发，致力于在人工智能领域开辟出一片新天地。

秉寒·2025-02-07 04:35

Cesium服务部署，并导入显示本地3dtiles数据

Cesium服务部署，并导入显示本地3dtiles数据本文是对B站上Cesium一小时极速入门(音量调大)_哔哩哔哩_bilibili的学习结果本文主要解决以下问题：Cesium的部署本地3dtiles

CHPCWWHSU·2025-02-07 04:04

ARM与x86架构：现代计算的两大支柱

引言在当今的计算世界中，ARM和x86架构是两个最为人熟知的技术术语。这两种架构分别代表了不同的设计理念和应用领域，它们之间的竞争和合作推动了整个行业的发展。ARM架构：移动和低功耗的先锋主流厂家苹果：苹果的A系列、M系列芯片基于ARM架构，用于iPhone和iPad等设备。高通：高通的Snapdragon系列处理器广泛应用于Android智能手机和平板电脑。三星：三星的Exynos系列芯片也基于

文堅·2025-02-07 04:32

HTML学习笔记（1）

VSCode里面ctrl+/注释html元素：直接书写html名称，不需要hellodemo2、h1~h6标签标题标签标题标签标题标签标题标签标题标签标题标签标题标签标题标签3、div标签竖着布局的标签竖着布局的标签竖着布局的标签竖着布局的标签竖着布局的标签4、p标签段落标签段落标签段落标签段落标签段落标签5、a标签超链接标签点击跳转6、img标签7、列表标签列表标

熬夜患者·2025-02-07 03:29

（二）DeepSeek大模型安装部署-Web工具Open-WebUI安装

(一)、DockerCompose部署Open-WebUIversion:"3"services:open-webui:image:ghcr.io/open-webui/open-webui:mainenvironment:-OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434-ENABLE_OPENAI_API=falsenetwork_mode:"host"OLLAMA

_loehuang_·2025-02-07 03:29

大模型参数量及其单位的概念

BERT模型的参数量是多少？BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型有几种不同的版本，它们的参数量不同。以下是最常见的几种BERT模型的参数量：1.BERT-Base:-Transformer的层数（即encoder的个数）:12-隐藏单元数:768-自注意力头的数量:12-参数量:约1.1亿（110M）2.BERT-L

这个人有丶懒·2025-02-07 03:57

专为RAG和AGENT而生的PDF解析新工具：PymuPDF4LLM

利用大模型（LLM），结合本地知识，开发RAG或者AGENT的应用，解析PDF文档几乎是不可避免的事情。多数开发者可能习惯使用LlamaParse。这个工具虽然可以用，但总有不满意之处。

CS创新实验室·2025-02-07 03:56

使用一个大语言模型对另一个大语言模型进行“调教”

使用一个大语言模型对另一个大语言模型进行“调教”（通常称为微调或适配），是一种常见的技术手段，用于让目标模型更好地适应特定的任务、领域或风格。

大霸王龙·2025-02-07 03:25

通义灵码：AI 编码的强大助力

一、通义灵码简介通义灵码是阿里云推出的智能编码辅助工具，以通义大模型为基础，提供多种强大功能助力开发者高效编码。

简单风·2025-02-07 02:24

Ollama安装部署deepseek

安装软件(Docker)最简单下载模型下载Ollama内置的模型下载llama3模型(亲测垃圾机房都可以跑起来)下载DeepSeek-V3模型运行模型搭建Web环境OllamaOllama是一个开源的大型语言模型服务工具

angel725·2025-02-07 02:53

通过docker安装部署deepseek以及python实现

步骤一：拉取OllamaDocker镜像Ollama可以帮助我们更方便地管理和运行大语言模型，首先需要拉取Ollama的Docker镜像。打开终端并执行以下命令：dockerpull

GIS从业者·2025-02-07 02:23

RNN/LSTM/GRU 学习笔记

文章目录RNN/LSTM/GRU一、RNN1、为何引入RNN？2、RNN的基本结构3、各种形式的RNN及其应用4、RNN的缺陷5、如何应对RNN的缺陷？6、BPTT和BP的区别二、LSTM1、LSTM简介2、LSTM如何缓解梯度消失与梯度爆炸？三、GRU四、参考文献RNN/LSTM/GRU一、RNN1、为何引入RNN？循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是用来建模序

Curz酥·2025-02-07 02:52

使用Cline+deepseek实现VsCode自动化编程

关键是，Cline除了能接入chatgpt、claude等主流的大模型API，还支持最近爆火的deepseek，写起来代码来那叫一个酣畅淋漓。当然，模型API不是免费的，需自己去采购。

兔兔爱学习兔兔爱学习·2025-02-07 02:20

求职难遇理想offer！！

不要野心比能力大，要学会接受现实并努力在正确的方向突破。对于已经在技术栈落后的公司工作几年的朋友，可以考虑跳槽，但尽

架构文摘JGWZ·2025-02-07 02:48

侯捷 C++ 课程学习笔记：用代码实例解析RAII与智能指针

侯捷C++课程学习笔记：用代码实例解析RAII与智能指针引言一、RAII：资源管理的哲学传统资源管理的痛点RAII的解决方案RAII的优势二、智能指针：从裸指针到资源安全std::un

I'mAlex·2025-02-07 02:47

网易有道全面拥抱DeepSeek-R1，推理大模型加速个性化教学升级

1月20日，DeepSeek震撼发布DeepSeek-R1，这款推理大模型在数学、编程及逻辑推理等多个领域展现出了与OpenAI顶尖模型比肩的实力，同时实现了API调用成本90%-95%的大幅缩减，无疑为科技界投下了一颗开年

·2025-02-07 02:10

JavaWeb-16-Cookie&Session学习笔记

JavaWeb-16-Cookie&Session1.会话技术2.Cookie2.1概念：客户端会话技术，将数据保存到客户端2.2快速入门2.3实现原理2.4cookie的细节2.4.1一次可不可以发送多个cookie?2.4.2cookie在浏览器中保存多长时间？2.4.3cookie能不能存中文？2.4.4cookie共享问题？2.5Cookie的特点和作用2.6案例：记住上一次访问时间3.J

探索者7号·2025-02-07 01:12

Koa学习笔记：Cookie和Session

6.Cookie和Session参考cookie原理解析这一次带你彻底了解cookie1.Cookie原理解析1.Cookie需求同服务器保持活动状态，保持Web浏览器状态的手段.(例子:web浏览器可以记忆用户的登录信息)当服务端setCookie之后下次会自动带上相应的cookie信息2.用户登录机制解析cookie机制如下图所示：用户第一次登录输入帐号密码，传到服务端服务端确认登录成功后返回

月半叫做胖·2025-02-07 01:40

新闻文化建设杂志新闻文化建设杂志社新闻文化建设编辑部2022年第14期目录

新闻文化建设杂志新闻文化建设杂志社新闻文化建设编辑部2022年第14期目录新闻热点关于公示第32届中国新闻奖融合报道、应用创新和新媒体新闻专栏专项初评结果的公告梁楠;1两大《实施办法》出台，新闻、出版领域职称申报条件再放宽梁楠

QQ992832970·2025-02-07 00:09

用AI挖到世界级巨矿！硅谷第一家AI挖矿独角兽诞生

KoBoldMetals公司开始利用AI技术进行矿产勘探，成功将效率提升了10倍，成本降低75%，堪称AI革新赋能传统行业的一大标杆，并在最新C轮中融资了5.37亿美元，目前估值达到29.6亿美元。

加百力·2025-02-07 00:08

PySpark学习笔记5-SparkSQL

sparkSql的数据抽象有两种。一类是dataset适用于java和Scala一类是dataframe适用于java，Scala，python将rdd转换为dataframe#方式一df=spark.createDataFrame(rdd,schema=['name','age'])#方式二schema=Structtype().add('id',integertype(),nullable=F

兔子宇航员0301·2025-02-07 00:36

《人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力》

#随着AIGC（如chatgpt、midjourney、claude等）大语言模型接二连三的涌现，AI辅助编程工具日益普及，特别是在人工智能迅速发展的时代，程序员面临着前所未有的挑战与机遇。

柚乐·2025-02-06 23:03

DeepSeek R1和V3区别

DeepSeekR1和V3是深度求索（DeepSeek）推出的两款大模型，尽管基于相似的技术框架（如混合专家架构MoE），但在设计目标、训练方法、性能表现和应用场景上存在显著差异。

@Rocky·2025-02-06 23:02

大模型RAG优化方案_融合bm25和语义检索

写在前面检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)是一种将检索(Retrieval)和生成(Generation)相结合的技术，它利用检索到的相关信息来增强大型语言模型

kakaZhui·2025-02-06 23:31

java开发面试自我介绍模板_java开发工程师面试自我介绍_应聘Java工作自我介绍...

☟☟java开发工程师面试自我介绍篇一大家好，我是xxxx职业学院信息电子系计算机硬件专业的一名应届毕业生，衷心感谢您抽出宝贵时间审阅我的简历。

weixin_39940714·2025-02-06 22:56

java jmx mbean_JMX学习笔记(一)-MBean

来源：http://blog.csdn.net/qiao000_000/article/details/6061808JMX即JavaManagementExtensionsJava管理扩展MBean即managedbeans被管理的Beans一个MBean是一个被管理的Java对象，有点类似于JavaBean，一个设备、一个应用或者任何资源都可以被表示为MBean，MBean会暴露一个接口对外，

ATAH·2025-02-06 22:56

09 黑马笔记之C++进阶语法-文件操作

程序一旦运行结束后都会释放通过文件可以将数据持久化C++中对文件操作都需要包含头文件文件类型分为两种：1、文本文件：文件以文本的ASCII码形式存储在计算机中2、二进制文件：文件以文本的二进制形式存储在计算机中，用户一般不能直接读懂它们操作文件的三大类

杨枝甘露小码·2025-02-06 22:25

Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap综述笔记-入门-知识图谱KG-大模型LLM

论文信息标题：UnifyingLargeLanguageModelsandKnowledgeGraphs:ARoadmap作者：ShiruiPan摘要LLMs，例如chatGPT和GPT4，由于其涌现能力和泛化性，对自然语言理解和人工智能领域产生了新的冲击。然而，LLMs是一个黑箱模型，往往缺乏捕获和获得事实知识。相反，知识图谱，例如维基百科等，是有结构模型。存储着丰富的事实知识。KGs可以通过提

笨cc·2025-02-06 22:23

[论文笔记] Deepseek技术报告

1.总体概述背景与目标报告聚焦于利用强化学习（RL）提升大型语言模型（LLMs）的推理能力，旨在探索在不依赖大规模监督微调（SFT）的情况下，模型如何自我进化并形成强大的推理能力。

心心喵·2025-02-06 22:53

社招后端中厂面试，全程被吊打！

社招，面试了武汉的招银云创，一共47min的技术拷打，堪称八股盛宴，难度有点大，感觉全程被吊打。不是？现在强度这么大的嘛？下面分享一下面试被拷打的一些技术问题。如何保证你的流程引擎和业务代码解耦？

·2025-02-06 21:59

10大机器学习算法

10大机器学习算法7分钟阅读2025年02月06日“机器学习是一门让计算机在没有明确编程的情况下采取行动的科学。”

·2025-02-06 21:56

Gemini 2.0 全面来袭：谷歌能否借此重夺AI王座？

谷歌正式发布了Gemini2.0系列大模型，包括Pro、Flash和Flash-Lite三个版本，全面提升了在编程、物理模拟等方面的能力，意图在与DeepSeek等竞争对手的角

that's boy·2025-02-06 19:39

高效抽取PDF文件打造RAG，从LlamaParse转向PymuPDF4llm

PymuPDF4llm：大型语言模型的高效PDF数据处理利器。PymuPDF4llm是专为大型语言模型设计的强大工具，能够将杂乱的PDF数据整理得井井有条，为你的AI项目提供有力支持。

小天才学习机打游戏·2025-02-06 19:38

从零开始了解人工智能：核心概念、GPT及 DeepSeek 探索

从零开始了解人工智能：核心概念、GPT及DeepSeek探索适用人群：对人工智能感兴趣、想从基础概念入手的同学；有一点编程基础但尚不了解大模型与GPT技术原理的程序员；想追踪AI热点并寻找实战参考的学习者

hjy1821·2025-02-06 19:37

大模型RAG应用开发之PDF解析工具对比

一汇总类型名称地址OCR提取表格内容保留文本顺序提取图片保存成md格式其他特性传统PDF解析库pymupdfhttps://github.com/pymupdf/PyMuPDF❌✔️✔️✔️❌●表格提取●自定义字体传统PDF解析库pdfminerhttps://github.com/pdfminer/pdfminer.six❌❌✔️❌❌●版面分析传统PDF解析库pdfplumberhttps://

大模型应用·2025-02-06 19:06

C++学习22、虚函数与抽象类

在C++面向对象编程中，虚函数和抽象类是实现多态性的两大基石。它们不仅增强了代码的灵活性和可扩展性，还使得设计更加符合现实世界的复杂性和变化性。

HopeTTHappyXGC·2025-02-06 19:06

Vue3 对比 React18—不只是技术选择

在前端开发领域，Vue和React一直是两大热门框架。Vue3和React18分别带来了全新的特性和优化，让开发者们有了更多的选择。

偷光·2025-02-06 18:02

深度学习学习笔记 --- 动量momentum

一、动量momentum的由来训练网络时，通常先对网络的初始值按照某种分布进行初始化，如：高斯分布。初始化权值操作对最终的网络性能影响比较大，合适的网络初始权值操作能够使损失函数在训练过程中收敛速度快，从而获得更好的优化结果。但是按照分布随机初始化网络权值时，存在一些不确定的因素，并不能保证每一次初始化操作都能使得网络的初始值处在一个合理的状态。不恰当的初始权值可能使网络的损失函数在训练过程中先去

杨鑫newlfe·2025-02-06 18:01

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