所有的项目都是基于 TailwindCSS 实现了响应式，同时支持网页端和移动端的显示效果。这期尝试开发的 AI 应用是使用通义千问的大模型 API，开发一个 AI 看舌苔的应用。整个项目的操作流程比较简单，第一屏用户上传自己的舌头的照片， 保存到 OSS 中。然后将 OSS 保存的图片发送给通义千问的大模型（这里采用了 qwen-vl + qwen-max 两个大模型），让大模型生成我们的前端

从阿尔法狗的胜利到GPT系列的横空出世，大模型不仅展现了人工智能前所未有的创造力与洞察力，也预示着智能化转型的新纪元。然而，大模型的潜力要真正转化为生产力，实现从实验室到现实世界的平稳着陆，还需跨越理论到实践的鸿沟。这样的知识库不仅能够实现对企业内部知识的快速检索和精准匹配，还能够借助大模型的语境理解和生成能力，自动总结文档、生成报告、解答复杂问题，甚至在特定领域内进行创新性思考和策略建议。同理，

开源的力量是越来越强大，Meta这条路子总算是走对了，未来LLAMA成为大模型一个指日可待，干翻闭源模型也指日可待。其实不管怎么说8B的模型大小也就是能随便玩玩，想正式进入商用阶段还得使用70B、甚至405B，如果真的有一天8B的模型能够商用，也就是小模型能在消费级显卡上面支持商用，那真的是人工智能的到来之日。就在发文的功夫，最强开源的位置易主了，已经是LLAMA3.1的霸主之位只坐了一天，再次感

图像预处理是一种在进行主要的图像分析之前，改进图像数据（消除无用信息，强化有用信息，或者提高计算速度）的技术。它可以增强图像质量，使得OCR引擎更好地分离出文本和背景，提高文本的识别准确度。

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。这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。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。作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解

目前的算力环境仍然已英伟达的GPU设备为主,但是目前也有很多厂商的设备在被使用,虽然其中主流厂商都有提供自己的卡在K8S上的调度支持,但是这些厂商方案往往比较基础,通常需要按照卡的数量进行调度而没办法进行更细粒度的调度,导致很多计算资源被浪费,HAMI基于这些厂商的开源方案进行集成,主要在使用劫持CUDA的方案来实现计算设备的共享、隔离,在插件层使用一个方案集成多种计算资源.

1、## ollama到底是个什么玩意一句话来说， Ollama 是一个基于 Go 语言开发的简单易用的本地大模型运行框架。可以将其类比为 docker（有类似docker中的一些常规命令list,pull,push,run 等等），事实上确实也制定了类似 docker 的一种模型应用标准，在后边的内容中，你能更加真切体会到这一点。在管理模型的同时，它还基于 Go 语言中的 Web 框架 gin

LLM) 是通过使用海量的文本数据集（书籍、网站等）训练出来的，具备通用语言理解和生成的能力。虽然它可以推理许多内容，但它们的知识仅限于特定时间点之前用于训练的数据。是一个用于开发由大型语言模型（LLM）驱动的应用程序的框架。提供了丰富的接口、组件、能力简化了构建LLM应用程序的过程。[Ollama]是一个免费的开源框架，可以让大模型很容易的运行在本地电脑上。RAG）是一种利用额外数据增强LLM知

在了解完嵌入模型、向量数据库相关知识后，在此基础上可以实现一个RAG本地问答系统。

在本地运行大语言模型有诸多优点：比如等等。Ollama是本地部署并运行LLM的工具。Ollama支持当前主要的开源大模型， 比如llama2、千文qwen、mistral等。[Ollama官网上的开源模型列表。