人工智能（AI）作为科技领域的一颗璀璨明珠，正以惊人的速度改变着我们的生活。对于许多初学者而言，如何踏入这个充满未知的领域呢。但其实，只要你拥有一颗探索的心，一切都将变得轻而易举。下面，我将为大家分享一些关于如何学习人工智能的有效建议，助你轻松驾驭这项技术。

在本文中，我们展示了如何使用ECMWF提供的AI-Models存储库来生成AI天气预报。使用来自气候数据存储的初始化数据，我们能够使用两个模型生成预报：华为的PanguWeather和NVIDIA的FourCastNet。使用预训练模型生成一个为期10天的天气预报在GPU上大约需要2分钟，在CPU上大约需要3小时。与生成数值天气预报所需的巨大计算工作相比，推理的成本非常低。现在，个人消费者和资金较

大模型私有化（Model Private Deployment）指的是将预训练的大型人工智能模型（如GPT、BERT等）部署到企业自己的硬件环境或私有云平台上。与公有云服务或模型即服务（Model-as-a-Service）相比，私有化部署能够给企业带来更高级别的数据安全性和自主控制能力。对数据隐私和安全要求高、需要自主控制AI模型运行环境的企业而言，或者在特定地理位置因法律法规限制不能使用公有云

当前，IT行业在全球范围内都是一个快速发展的领域，它对经济发展、社会进步和人们生活方式的改变起着至关重要的作用。数字化转型加速：随着云计算、大数据、人工智能等技术的成熟和应用，中国各行业都在加速数字化转型，IT行业在提供技术支持和服务方面发挥着核心作用。新技术不断创新：中国在5G、人工智能、区块链等新兴技术领域持续投入研发，力图在这些领域取得领先地位。政策支持力度大：中国政府出台了一系列政策支持I

今天分享一篇技术文章，你可能听说过很多大模型的知识，但却从未亲自使用或微调过大模型。大模型微调本身是一件非常复杂且技术难度很高的任务，因此本篇文章仅从零开始，手把手带你走一遍微调大模型的过程，并不会涉及过多技术细节。希望通过本文，你可以了解微调大模型的流程。微调大模型需要非常高的电脑配置，比如GPU环境，相当于你在已经预训练好的基础上再对大模型进行一次小的训练。但是不用担心，本篇文章会使用阿里魔塔

Transformer是一种用于自然语言处理（NLP）和其他序列到序列（sequence-to-sequence）任务的深度学习模型架构，它在2017年由Vaswani等人首次提出。Transformer架构引入了自注意力机制（self-attention mechanism），这是一个关键的创新，使其在处理序列数据时表现出色。

然后，我们可以将权重更新矩阵分解为两个较小的矩阵： Δ W = W A W B ΔW=W_AW_B ΔW=WA​WB​，其中 W A R A × r W_A\mathbb{R}^{A \times r} WA​RA×r且 W B R r × B W_B\mathbb{R}^{r \times B} WB​Rr×B。因此，虽然预训练模型的权重在预训练任务中具有完整秩，但LoRA的作者指出，当预训练的

以上就是这段时间我们在研究本地部署的LLM大模型的体验，NVIDIA Chat RTX目前虽然比最早的体验版好用了不少，但依然处于很早期的状态，要自行添加指定模型比较麻烦，而且不能联系上下文这点体验并不好，不过想装来玩玩还是可以的，毕竟它的安装和使用都很简单，内置的小模型对显存容量需求也不高，8GB以上的显卡就可以跑。Ollama搭配Page Assist这组合胜在够简单，比较适合刚接触这方面的新

Kimi 智能助手AI 智能聊天对话 问答助手 智能搜索 高效阅读 辅助创作如果说目前最强大的AI文字大模型是谁，答案毫无疑问是ChatGPT4.0。但如果要问最近最火的大模型是谁，必属国产Kimi。Kimi作为一款完全免费的AI对话工具，拥有高达200万个汉字的长文本输入窗口，再加上其强大的聊天记忆功能，能够保持信息的完整性和连贯性，这使得Kimi一经发布就迅速火爆出圈。【Kimi功能亮点】1.

Transformer是一种用于自然语言处理（NLP）和其他序列到序列（sequence-to-sequence）任务的深度学习模型架构，它在2017年由Vaswani等人首次提出。Transformer架构引入了自注意力机制（self-attention mechanism），这是一个关键的创新，使其在处理序列数据时表现出色。