微软开源 GraphRAG 后，热度越来越高，目前 GraphRAG 只支持 OpenAI 的闭源大模型，导致部署后使用范围大大受限，本文通过 GraphRAG 源码的修改，来支持更广泛的 Embedding 模型和开源大模型，从而使得 GraphRAG 的更容易上手使用。需要 Python 3.10-3.12 环境。安装完整后，需要创建一个文件夹，用来存储你的知识数据，目前 GraphRAG 只

Ollama 是一个开源项目，它使在本地机器上运行大型语言模型（LLM）变得简单且用户友好。它提供了一个用户友好的平台，简化了 LLM 技术的复杂性，使其易于访问和定制，适用于希望利用 AI 力量而无需广泛的技术专业知识的用户。它易于安装。此外，我们有一系列模型和一套全面的功能和功能，旨在增强用户体验。本地部署：直接在本地机器上运行复杂的 LLM，确保数据隐私并减少对外部服务器的依赖。用户友好的界

Ollama 是一个强大的本地推理大模型平台，旨在简化模型的本地部署、管理和推理工作流。它允许用户在本地机器上拉取、管理、运行大模型，并提供多种访问方式，包括本地 CLI、HTTP 接口以及通过 OpenAI 客户端的集成。这篇文章将详细介绍 Ollama 的功能，如何使用 Ollama 拉取模型、运行模型，并通过多种方式访问推理服务。Ollama 是一个强大的本地大模型推理平台，支持用户通过命令

本文聊聊 LLama-Factory，它是一个开源框架，这里头可以找到一系列预制的组件和模板，让你不用从零开始，就能训练出自己的语言模型（微调）。不管是聊天机器人，还是文章生成器，甚至是问答系统，都能搞定。而且，LLama-Factory 还支持多种框架和数据集，这意味着你可以根据项目需求灵活选择，把精力集中在真正重要的事情上——创造价值。使用LLama-Factory，常见的就是训练LoRA模型

LLaMA Factory 是一个开源的微调框架，旨在帮助开发者高效地微调和部署大型语言模型（LLM），如 LLaMA、BLOOM、Mistral 等。它通过提供用户友好的 LlamaBoard Web 界面，降低了使用门槛，使得即使没有深厚编程背景的用户也能轻松进行模型微调和推理操作。LLaMA Factory 支持多种微调方法，包括全参微调、冻结微调和轻量化的 LoRA 微调，能够显著降低显存

如何高效地微调和部署大型语言模型（LLM）？什么是LLaMA-Factory？LLaMA-Factory，全称Large Language Model Factory，即大型语言模型工厂。它支持多种预训练模型和微调算法，提供了一套完整的工具和接口，使得用户能够轻松地对_预训练的模型进行定制化的训练和调整_，以适应特定的应用场景，如_智能客服、语音识别、机器翻译_等。

本文介绍了使用LLaMA Factory进行微调的步骤，包括环境搭建、数据准备、参数配置、训练和效果评估等，最终成功微调模型并使用Ollama部署，提升了模型表现，达到了预期的效果。有一点感受是跟之前接触的安全实验不太一样：大多数的安全实验都是我打了这个Payload，就一定会出现确定的结果，不管是弹计算器还是反弹Shell，一切都是确定的。而大模型的训练往往充满了玄学成分，可能需要多实验几次才知

本文介绍了使用LLaMA Factory进行微调的步骤，包括环境搭建、数据准备、参数配置、训练和效果评估等，最终成功微调模型并使用Ollama部署，提升了模型表现，达到了预期的效果。有一点感受是跟之前接触的安全实验不太一样：大多数的安全实验都是我打了这个Payload，就一定会出现确定的结果，不管是弹计算器还是反弹Shell，一切都是确定的。而大模型的训练往往充满了玄学成分，可能需要多实验几次才知

Deepseek V3是一个强大的专家混合 （MoE） 语言模型。他使用更短的训练时间，实现了与领先的闭源模型相当的性能。在代码、中文等方面和Claude 3.5 sonnet和GPT-4o等高级模型不相上下，还有些项目领先。API价格相对还是比较实惠的。

模型研发工程师的核心任务是设计和开发新的深度学习模型架构。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。对于那些对模型架构有深入理解，喜欢创新和设计的程序员来说，模型研发工程师是一个理想的岗位。作为普通人，入局大模型时代需要持续