“ 自然语言处理是一门让机器理解人类语言的技术，是人和机器交流的桥梁 ”自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能（AI）的一个分支，旨在让计算机能够理解、生成和处理人类的自然语言（如中文、英文）。NLP 的目标是让计算机能够像人类一样理解和使用语言，从而实现人机自然交互、自动化信息处理等功能。

Ollama—— 这是一个专为本地部署优化的 AI 模型。Ollama 在模型大小、性能和部署灵活性等方面都有非凡的表现，与传统云端部署相比，它可以轻松运行在普通的台式电脑或笔记本电脑上。这无疑是 AI 大模型的一次重大突破！

如果要使用的模型不在 Ollama 模型库怎么办？至此，我们一起走完了 Ollama 的部署和实战流程。在我看来，Ollama 也许是目前最便捷的大模型部署和使用工具，对小白非常友好。简单的命令行操作，用户即可快速启动和管理模型，极大降低了技术门槛，用户可以专注于模型的应用，而无需关注底层技术细节。此外，Ollama 的离线运行也为数据安全提供了保障。期待大家在使用 Ollama 的过程中，发现更

如何估算微调（Fine-tuning）一个X B（比如X=1，即十亿）参数的大模型所需显存（VRAM）？精确估计比较难，因为它受到多种因素的影响。这里我们分全参数微调和LoRA微调两种情况来讨论，并给出估算方法和一些经验法则。

作为一个长期在 AI 领域摸爬滚打的博主，我最近可是在 Dify 的使用上有了新发现！你们都知道，在和 AI 交互的时候，文字回答虽然简洁明了，但要是能配上图片和表格，那效果简直翻倍。就拿我上次整理旅游攻略来说，单纯的文字介绍让景点和路线显得很抽象，可一旦加上景点的图片和行程安排的表格，整个攻略瞬间就生动形象起来了，不仅看起来更直观，理解和记忆也变得轻松多了。 相信大家在使用 Dify 的过程中，

随着人工智能技术的迅猛发展，大模型逐渐成为推动各行业智能化转型的核心动力之一。大模型不仅可以处理大量数据，进行复杂任务的自动化，还能通过微调、蒸馏等技术在特定场景中表现出色。本文将结合大模型产品架构图，详细解读每一个组成模块，帮助读者理解从应用场景到技术支持的完整路径，洞察大模型如何在实际业务中落地。

检索增强生成 (RAG) [1] 是一种允许 LLM 访问外部知识库的技术。通过上传 PDF 文件并将其存储在矢量数据库中，我们可以通过矢量相似性搜索检索这些知识，然后将检索到的文本作为附加上下文插入到 LLM 提示中。这为LLM提供了新的知识，并减少了LLM编造事实（幻觉）的可能性。

Qwen3是阿里巴巴Qwen团队最新发布的开源大语言模型，提供具有竞争力的性能，高度模块化和工具使用能力。在本指南中，我将向您展示如何通过Ollama在本地运行Qwen3，并启用MCP（模型上下文协议）工具功能，如代码解释器、网络获取和时间查询。

RAG在生成式AI领域取得了重大进展，用户可以将自己的个人文档，比如文本文件、PDF、视频等，与大型语言模型（LLMs）连接起来进行互动。最近，RAG的进阶版GraphRAG也亮相了，它通过知识图谱和LLMs来执行RAG的检索任务。

使用cursor等软件总是遇到调用次数限制的问题，用一阵就不能再使用了。于是，就希望能够通过Ollama来使用本地部署的代码大模型。然后就找到了twinny这个vscode的插件。twinny插件配置简单，使用方式简介，一安装就知道如何使用了，很是方便。