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。

学校情况：211本中9硕，本硕都是计算机科班，但研究方向并不是NLP，而是图表示学习论文情况：1A(NeurIPS)+1B(ICDM)已发表，另有1A刊在投，除此之外，还有1A会撰写中，所有论文均为一作实习情况：一段快手推荐算法实习奖学金情况：本硕国家奖学金。

这篇教程总结了自己电脑搭建大模型的步骤，以及自动调用大模型API的步骤。最后说一下电脑所需要的配置，一般来说安装上面尺寸的大模型目前电脑都可以，不过大模型回答你的速度会有区别，电脑带有GPU显卡且显存大于等于8G的回答会比较流畅，低于这个配置的就会有些卡顿，但是不至于不能使用。为了帮助更多热爱技术、渴望成长的朋友，我特别整理了一份涵盖大模型领域的宝贵资料集。这些资料不仅是我多年积累的心血结晶，也是

神经网络语言模型（Neural Network Language Model, NNLM）是一种利用神经网络架构来预测文本序列中下一个词的语言模型。NNLM通过学习大量文本数据中的词汇之间的概率关系，能够捕捉到语言的结构和语境，从而生成连贯且符合上下文的文本。本文旨在结合经典论文《A Neural Probabilistic Language Model》的内容，详细解析NNLM的基本原理、网络架