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

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

大模型的分布式训练和部署，是一个必须要学会的东西**”**在学习大模型的过程中，很多人都知道大模型的训练与部署，但网上大部分资料介绍的都是单机训练和部署。比如在之前的文章中——，介绍了本地部署大模型的三种工具。但这些工具总会有各种各样的问题。01大模型训练或部署中的问题在学习大模型训练和部署的过程中，很多人都是按照网络上的教程进行学习；但这些教程大部分只讲了浅显的东西，还有很多问题没有讲明白。比较

具身智能是人工智能（AI）与其他学科交叉融合发展的智能新范式，从字面可理解为“具身+智能”，通过赋予AI“身体”，能够与现实产生交互，让AI从仅存于数字世界的软件算法走向真实的物理世界，并在物理世界也能呈现模拟人类甚至超越人类的智能水平。中国信息通信研究院、北京人形机器人创新中心有限公司联合发布了《具身智能发展报告（2024年）》报告。

随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large Language Models, LLMs）已成为自然语言处理领域的核心工具。这些模型以其强大的语言理解和生成能力，在机器翻译、文本生成、情感分析、问答系统等多个应用中展现出卓越的性能。本文旨在提供一个快速简单的LLM下载部署全流程教程，主要介绍如何从下载llma3.1-8B、使用部署LLM大模型，并且通过 Web UI 以及兼容 OpenAI AP

2012年以后的深度学习热潮：2012年，AlexNet横空出世，以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习模型在计算机视觉任务中取得了巨大突破，吸引了越来越多的计算机科学家和工程师投入深度学习研究和应用。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。建议普通人掌握到L4级别即可。作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能

本文概述了计算机网络的基础知识，包括分类、层次结构、性能指标及物理层的作用。计算机网络的分类包括按作用范围（广域网、城域网、局域网）和使用者（公用网络、专用网络）。层次结构部分对比了TCP/IP四层模型与OSI七层模型，并介绍了各层设计的基本原则。性能指标涉及速率、时延和往返时间（RTT）。物理层负责传输比特流，设备包括中继器和集线器，并介绍了单工、半双工和全双工三种信道通信方式。

最新发布的《2023年中国网络安全人才发展报告》显示，网络安全工程师的平均薪资已连续6年保持增长，资深岗位年薪普遍超过50万元，部分顶尖人才年薪可达百万级别。与此同时，我国网络安全人才缺口仍高达327万，供需失衡持续推高行业薪资水平。

网络安全产业就像一个江湖，各色人等聚集。相对于欧美国家基础扎实（懂加密、会防护、能挖洞、擅工程）的众多名门正派，我国的人才更多的属于旁门左道（很多白帽子可能会不服气），因此在未来的人才培养和建设上，需要调整结构，鼓励更多的人去做“正向”的、结合“业务”与“数据”、“自动化”的“体系、建设”，才能解人才之渴，真正的为社会全面互联网化提供安全保障。

网络安全自学指南 本文系统介绍了网络安全自学的要点，包括攻防技术分类、常见学习误区、前期准备事项和系统学习路线。文章指出网络安全应兼顾攻击（红队）和防御（蓝队）技术，强调自学时需避免过度依赖工具、忽视基础、缺乏实践等七大误区。建议学习者做好计算机基础、编程语言（如Python）等知识储备，并制定阶段性学习计划（基础2-3个月，高级6-9个月）。同时推荐了《Web安全攻防》《白帽子讲Web安全》等专