在windows 11本地搭建RAG数据查询的AI大模型环境
其中，基于检索-生成器（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）架构的数据查询模型备受关注，因为它能够结合从大规模文本语料库中检索信息和生成自然语言文本的能力，实现更加智能和准确的数据查询。1. 下载 Docker Desktop：首先，打开浏览器，访问 Docke
【嵌入式AI开发】轻量级卷积神经网络MobileNetV1详解
本文对轻量级卷积神经网络MobileNetV1网络进行详解。MobileNetV1网络就是由若干个深度可分离卷积模块堆叠起来的，深度可分离卷积由DW卷积核PW卷积构成。
Spring AI 使用本地 Ollama Embeddings
通过 Ollama 的扩展方式，还可以方便我们导入官方仓库不存在的其他模型，后续文章会以。使用 OpenAI 的 Embeddings 接口是有费用的，如果想对大量文档进行测试，使用本地部署的 Embeddings 就能省去大量的费用，所以我们尝试使用本地的 Ollama Embeddings。这个
AI大模型重塑新媒体变现格局：智能写作技术助力腾飞！
运用好AI工具，借此我们就可以轻松写出高质量文章，做出高质量视频，甚至直播也可以借此轻松变现。在本书中，笔者重点讲解了13款人工智能应用在新媒体变现中的技巧和方法。本书共分为8章，分别讲解了常见的人工智能以及人工智能影响下的广告流量变现、商业合作变现、直播变现、 私域变现和IP变现等。此外，本书还对
现代农业AI智能化升级之路：机器学习在现代农业领域的现状与未来发展
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探索AI工具的巅峰：个人体验与深度剖析
数据规模和质量：ChatGPT在训练过程中使用了大量的语料库和高质量的数据，这使得其能够学习到更广泛、更深入的知识和语言模式。文心一言大模型作为百度推出的AI语言模型，具有一定的优势和特色，但相较于OpenAI的ChatGPT，确实在某些方面可能稍显逊色。Pixverse是一款功能强大的AI视频生成
AI大模型应用与实践指南
本文主要介绍了人工智能大模型应用指南，从入门到精通的AI实践教程，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。文章目录1. 前言2. 书籍推荐 2.1 本书特色 2.2 内容简介 2.3 本书作者 2.4 本书目录 2.5 适合读者
AI大模型探索之路-训练篇15：大语言模型预训练之全量参数微调
在自然语言处理（NLP）领域，预训练模型的应用已经越来越广泛。预训练模型通过大规模的无监督学习，能够捕捉到丰富的语言知识和上下文信息。然而，由于预训练模型通常需要大量的计算资源和时间进行训练，因此在实际使用时，我们往往需要对预训练模型进行微调，以便更好地适应特定的任务需求。本文将介绍全量参数微调的方
多模态大模型是新一代人工智能技术范式
本文主要介绍了推开通用人工智能大门，多模态大模型是新一代人工智能技术范式，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。文章目录1. 前言2. 书籍推荐 2.1 内容简介 2.2 本书作者 2.3 本书目录 2.4 适合读者
AI大模型探索之路-训练篇22： ChatGLM3微调实战-从原理到应用的LoRA技术全解
在自然语言处理的浪潮中，Transformer架构以其独特的设计和卓越性能，成为了大语言模型的基石。ChatGLM3，作为其中的一员，通过微调在特定任务上展现了其强大的适应性和灵活性。本文将深入探讨ChatGLM3的架构设计，微调策略，并提供实战案例，以期为开发者提供宝贵的参考。
【深度学习】构建无与伦比的深度学习环境：在CentOS上实现GPU资源管理容器的终极指南
【深度学习】构建无与伦比的深度学习环境：在CentOS上实现GPU资源管理容器的终极指南这篇博文将深入探讨在 CentOS 操作系统上创建高度优化的深度学习环境的完整过程。我们将从零开始，逐步指导读者完成配置，并重点介绍如何有效地管理 GPU 资源，以及如何运用容器技术来提高环境的灵活性和可维护性。
在pycharm中配置pytorch虚拟环境
1.打开Anaconda Prompt2.查看系统当前已有Python环境3.创建一个新的环境4.进入新环境下面左边括号由“base”转换为了新环境名，即进入了。
AI大模型探索之路-应用篇17：GLM大模型-大数据自助查询平台架构实践
在众多大型企业中，数据资产庞大无比，因此它们纷纷构建了多种大数据平台。然而，关键在于如何高效地利用这些数据，例如，将数据有效地提供给产品经理或数据分析师以供他们进行设计和分析。在传统工作流程中，由于这些角色通常不是技术专家，他们往往无法直接使用和操控SQL，导致必须依赖技术人员来编写SQL查询并返回
车联网大数据与人工智能一体化：开启智慧出行新时代
车联网通过将车辆与互联网相连，实现了车辆信息的采集、传输和处理，为用户提供了更加智能、便捷的出行服务。而大数据和人工智能作为车联网的核心技术，为车辆数据的分析和利用提供了重要支撑，可以帮助实现智能驾驶、智慧交通等多种应用场景。
2024统计建模：大数据与人工智能时代的统计研究
大数据与人工智能时代的统计研究
人工智能的黄金链条：LangChain核心模块Chains解析
Chain 作为 LangChain 的核心模块之一，重要性不言而喻，它相当于是所有复杂逻辑的基础，用来将每个零散的逻辑串联成一整个业务流程，Chain 的设计非常巧妙，可以说是大模型应用的最佳实践之一。串联式调用语言模型链的一种，简单的串联每个步骤（Chain 实例），每个步骤都有单一的输入/输出
AI 加持下的 DevOps 革新：提升软件开发和运维效率的未来策略
在数字化转型的浪潮中,DevOps 已成为提升软件开发和运维效率的关键策略。而随着人工智能(AI)技术的飞速发展,DevOps 正迎来全新的革新机遇。本文将深入探讨 AI 如何赋能 DevOps,优化软件开发流程,增强运维自动化水平,从而加速企业的数字化转型进程。我们将分析 AI 在需求管理、代码开
从数据到文案：解锁AI大模型新潜力
AI爆款文案是指利用人工智能技术生成的具有吸引力、传播力和转化力的文案内容。它具备以下几个显著特点：AI爆款文案能够精准把握目标受众的需求和兴趣。通过深度学习和大数据分析，AI能够理解消费者的心理和行为，从而制定出更符合市场需求的营销策略。无论是产品描述、广告词还是社交媒体推文，AI都能生成与受众需
第二篇【AI与传奇开心果系列】Python的AI技术点库案例示例:详解AI工业应用算法原理
AI与传奇开心果系列博文系列博文目录Python的AI技术点库案例示例系列博文目录前言一、AI工业应用算法原理介绍二、机器学习在工业领域的应用算法示例代码三、深度学习算法在工业领域应用示例代码四、强化学习在工业领域应用示例代码五、自然语言处理在工业领域应用示例代码六、图像处理算法在工业领域应用示例代
【圆桌论坛】个人作为嘉宾参与问答环节的总结，Create 2024百度AI开发者大会之AI智能体开发与应用论坛
首先，非常荣幸和开心作为开发者和创业者代表参加百度Create AI大会分论坛圆桌论坛的问答环节。在分论坛活动开始前，参加了文心智能体平台（之前叫灵镜矩阵）的首届智能体创意大赛，很幸运获得了第一期的Top 5，也深深体会到《人人都可以是智能体的开发者》，只要你有创意就能被看见。
