登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
以上就是本地大模型部署和基于RAG方案的私有知识库搭建的基本操作。除此之外，还有更多丰富有趣的功能等待探索。如今大模型遍布各行各业、各个领域，基于RAG方案的私有知识库技术也逐渐发展，成为提升个人工作效率与创造潜能的新风尚。本地部署模型意味着用户能在自己的设备上享受即时响应的智能辅助，无需依赖云端，既保护了个人数据隐私，又确保了操作的低延迟与高可靠性。结合RAG方案的私有知识库，则让每位用户能够构
近年来，大模型技术突飞猛进，全球各大科技公司纷纷投入研发，形成了一系列成熟的主流大模型。以下是目前国内外最具代表性的大模型：从上表可以看出，国内大模型在中文理解方面更具优势，同时涌现出大量开源方案，为用户提供了更灵活的部署选择。此外，根据SuperCLUE最新发布的大语言模型排行榜，国内大模型主要供应商如下：下面回答一个最近用户提问比较多的问题，为什么国内外有这么多大模型了，DeepSeek还能这
大模型正在重塑我们的学习和工作方式，不管你是选择使用 DeepSeek 还是自己部署大模型，最重要的是。
资深机器人专家Eric Jang不久前曾预言：“ChatGPT 曾在一夜之间出现。我认为，有智慧的机器人技术也将如此。”
本文是实用生成式人工智能应用系列文章的一部分。在这一系列文章里，我们呈现了来自顶尖生成式人工智能实践者的现实世界解决方案和实操经验。当大多数人提及大语言模型，他们可能会想到 OpenAI 旗下的某款模型。这些模型不仅规模大，而且功能强大，托管在 OpenAI 的服务器上，并通过网络 API 进行调用。这些基于 API 的模型调用是快速尝试 LLM 的一种方式。然而，企业也可以选择部署自己的模型。部
Ollama 是一个开源的本地大模型部署工具，旨在简化大型语言模型（LLM）的运行和管理。通过简单命令，用户可以在消费级设备上快速启动和运行开源模型（如 Llama、DeepSeek 等），无需复杂配置。它提供 OpenAI 兼容的 API，支持 GPU 加速，并允许自定义模型开发。
Triton Inference Server简介Docker构建Triton Inference Server环境Triton Inference Server部署一个线性模型Triton Inference Server是一款开源的推理服务框架，它的核心库基于C++编写的，旨在在生产环境中提供快速且可扩展的AI推理能力，具有以下优势支持多种深度学习框架：包括PyTorch，Tensorflow
在大模型火之前，机器视觉，是近5年来讲AI、用AI最多，最频繁的行业。业内一些公司，也靠AI赚到了真金白银。2023年，GPT横空出世，举世沸腾，海量资金疯狂入场大模型赛道。但和AI纠缠了5年多的机器视觉行业，对大模型，似乎没那么热情。行业很分散，应用很垂直，难通用。中小玩家众多，大模型对中小企业而言，就是奢侈品：一年的利润不够买一台H100（小几百万）。短期看，大模型对行业的影响有限；但长期看（
访客到来，小车形状的机器人会主动上前迎接，进行路线导览和语音播报；在咖啡区，有可以定制图像拉花的机器臂……这是北京市海淀区AI“生活实验室”的场景。这里的“员工”不止是人类，还有集合了部分与公众生活场景息息相关的前沿AI产品：有永远不会掉毛的机器宠物、会开口说话的玩具、助力老人行走的外骨骼机器人等。在历经“百模大战”“价格战”的生长期后，企业又开始在用户争夺上持续探索中国大模型的商业化落地。
机器人应用是人工智能时代最具有挑战性的前沿科学技术难题之一，它汇集了人工智能和机器人核心技术，包括人工智能学的智能感知、认知和决策的各种算法能力，以及机器人学在传感器、控制器和执行器的高可靠、高精确的运动和控制能力。预训练大模型GPT技术的突破，可以为机器人提供智慧的大脑。同时，具身智能机器人是一个具有物理实体、可与真实世界进行多模态交互，像人类一样感知和理解环境，并通过自主学习完成任务的智能体。
Ollama私有化模型部署实战
当大多数人提及大语言模型，他们可能会想到 OpenAI 旗下的某款模型。这些模型不仅规模大，而且功能强大，托管在 OpenAI 的服务器上，并通过网络 API 进行调用。这些基于 API 的模型调用是快速尝试 LLM 的一种方式。
什么是提示工程、RAG、微调AI模型训练流程剖析大模型私有化部署大模型学习路线图AI大模型项目实战。
Ollama 是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。，这是 Ollama 的官网地址：https://ollama.com/
一般来说，大模型应用的整体结构可以划分为几个层次：• 模型层：• 功能：负责处理输入数据并生成输出。• 代表：BERT、GPT、Qwen2等等• 推理层：• 功能：将大模型部署到服务端，暴露API。（行业普遍规范是OpenAI compatible API）• 代表：vLLM• API层：• 功能：将语言模型与其他数据源、API 和服务集成，方便上层应用开发。• 代表：LangChain• 应用层
4.1 市场展望• 供给侧：硬件架构革新、模型即服务生态成熟，供给端从“卖硬件”转向“卖解决方案+持续服务”。• 需求侧：从单点实验到全链渗透、数据-模型飞轮效应、从通用能力到领域专属、场景耦合度升级、颠覆性场景孵化。4.2 技术演进• 硬件架构升级：存算一体芯片设计、3D异构集成与先进封装、动态能效管理技术。• 模型能力突破：稀疏化与动态计算架构、量化与蒸馏的极致优化、多模态统一建模。4.3 行
产品经理
——产品经理
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
地瓜机器人开发者社区
