什么是大型 AI 语言模型，它们是如何工作的？
大型语言模型 （LLMs），例如 OpenAI 的 ChatGPT 或 Google 的 BARD，是在大量数据上训练的大型神经网络，可以以前所未有的质量执行各种自然语言生成任务。这仅仅意味着这些模型从其训练数据中提取的知识，例如单词的含义、句子结构的规律性等，可以应用于许多不同的上下文。2021
Ubuntu系统下部署大语言模型：Ollama和OpenWebUI实现各大模型的人工智能自由
内存：32G硬盘： 512G SSD显卡： NVIDIA GeForce GTX 1060 6GB内网IP: 192.168.1.21。
AI大模型探索之路-训练篇14：大语言模型Transformer库-Trainer组件实践
在自然语言处理（NLP）的领域中，Hugging Face的Transformer库已经成为了一个不可或缺的工具。它不仅提供了大量预训练模型，还为我们构建了一个高效、灵活的训练框架——Trainer组件。随着人工智能技术的不断进步，Agent AI智能体的智能化水平正在不断提高，它们在未来社会中的角
AI大模型探索之路-实战篇12： 构建互动式Agent智能数据分析平台：实现多轮对话控制
在Agent智能数据分析平台的实战开发中，继我们之前关于Function Calling技术整合的讨论之后，本文将专注于实现一个核心功能——多轮对话控制系统。这一机制能够让用户通过自然语言与系统进行连续的交流，从而更准确、更高效地完成数据分析任务。
AI大模型探索之路-实战篇10：数据预处理的艺术：构建Agent智能数据分析平台的基础
在当今数据驱动的商业环境中，一个高效且智能的数据分析平台对于企业的成功至关重要。本系列文章已经介绍了Agent智能数据分析平台的基础架构和核心功能，本文将深入探讨平台的数据预处理步骤，这一步骤是实现高质量数据分析的关键。我们将重点讨论如何获取、处理并存储数据，以提升分析的效率和准确性。通过本文的介绍
Google使用AI改进了 Sheets；开源视觉语言模型llama3v；开源情绪语音模型ChatTTS；
ChatTTS 是一款专为对话场景设计的文本转语音（Text-to-Speech, TTS）模型，特别适用于大语言模型（LLM）助手。AnyNode 是一个集成在 ComfyUI 中的节点插件，利用大语言模型（LLM）的强大功能，根据你的输入生成任何类型的输出。AnyNode 的最大特点是它能够自动
大模型智慧之路：探索让AI更聪明的方法
在未来，大模型与我们将会息息相关，那么我们将如何似的大模型更加聪明呢？
vue3前端使用ollama搭建本地模型处理流并实时生成markdown
在实现本地ai模型对话网页中，流数据和markdown样式和实时显示问题折腾了挺久了，现在弄好之后赶紧，写了几篇文章分享思路给大家。数据都是实时显示出来的，不是全部接收完才显示的。
基于Ollama+AnythingLLM搭建本地私有知识库系统
本文介绍了LLM在落地应用中的不足，并引入了RAG框架和原理，以及RAG在私有知识库建设中的重要作用。并以Ollama和AnythingLLM为实现手段，构建了并测试了本地知识库，测试结果表明，有了RAG的加持，LLM的回答结果更加贴切，有效。
ollama + fastgpt搭建本地私有AI大模型智能体工作流（AI Agent Flow）-- windows环境
ollama + fastgpt搭建本地私有AI大模型智能体工作流（AI Agent Flow）-- windows环境；windows搭建真正本地RAG检索agent。
AI大模型探索之路-实战篇11： Function Calling技术整合：强化Agent智能数据分析平台功能
在数据驱动的时代，拥有一个高效且智能的数据分析平台对企业至关重要。继本系列前文全面解析Agent智能数据分析平台的基础与核心功能后，本文深入讨论平台的实际操作，特别是如何应用Function Calling技术整合数据、提升分析的效率与准确性。实战经验的分享，将助读者构建完善的数据处理流程，利用Fu
开源模型应用落地-食用指南-以最小成本博最大收获
正确学习“开源大语言模型-实际应用落地”专栏，以最小成本博最大收获
Streamlit 构建大语言模型 (LLM) web 界面
整体而言，该代码实现了一个具有记忆功能的在线聊天应用，用户可以在其中与预训练的大规模语言模型ChatGLM3-6B进行交互，模型根据用户的输入生成相应的回答，并以聊天形式展示在界面上。：通过Streamlit，可以将大语言模型集成到Web应用中，实现实时交互式体验，用户可以直接在浏览器中与模型进行对
大语言模型是通用人工智能的实现路径吗？【文末有福利】
考虑到像ChatGPT这样的大语言模型代表了自然语言处理的最新成果，因此，一个更具体的学习方法是从零开始理解并构建ChatGPT。接下来，我们来看看实现这一目标所需的知识体系，如下图所示。图1在结构层面上，大语言模型的核心要素是注意力机制和深度学习优化技术。注意力机制源于循环神经网络的发展。为了深刻
使用Ollama和Open WebUI管理本地开源大模型的完整指南
Open WebUI 是一种基于 Web 的用户界面，用于管理和操作各种本地和云端的人工智能模型。它提供了一个直观的图形化界面，使用户可以方便地加载、配置、运行和监控各种 AI 模型，而无需编写代码或使用命令行界面。测试以下编程能力用shell脚本编写一个ping通网段所有主机 要求如果可以访问返回
通义千问(Qwen)AI大模型-系列_2
CodeQwen1.5是Qwen1.5的代码特定版本。它是一种基于变换器的纯解码器语言模型，在大量代码数据上进行预训练。
AI大模型探索之路-实战篇9：探究Agent智能数据分析平台的架构与功能
随着数据量的激增和业务复杂性的提升，企业和组织对高效、精准的数据分析工具的需求日益增强。智能数据分析平台因此应运而生，它结合了最新的人工智能技术，尤其是大型语言模型，来解析用户的自然语言查询，并实现这些查询到数据库操作的转换。这种创新不仅提升了数据分析的效率和准确性，还极大地改善了用户体验。本文将详
开源模型应用落地-Gradio正确集成Fastapi-助力模型交互-实践篇（二）
Gradio与Fastapi正确集成，qwen1.5-7b-chat模型实践，同时提供界面交互和接口服务两种能力
SpringAI 整合 Ollama 大语言模型实践
SpringAI 整合 Ollama 大语言模型实践
LLM（大语言模型）——Springboot集成文心一言、讯飞星火、通义千问、智谱清言
目录引言代码完整地址入参出参ControllerServiceService实现类模型Service入参转换类文心一言实现类讯飞星火实现类通义千问实现类智谱清言实现类引言本文将介绍如何使用Java语言，结合Spring Boot框架，集成国内热门大模型API，包括文心一言、讯飞星火、通义千问、智谱清
