有时候我们会被甲方要求在离线机器上部署 anaconda 环境，那么可以准备一台联网机器和一台离线机器，先在联网机器上安装所需的东西，然后迁移到离线机器即可。

要了解大模型训练难，我们得先看看从传统的分布式训练，到大模型的出现，需要大规模分布式训练的原因。接着第二点去了解下大规模训练的挑战。常见的训练方式是单机单卡，也就是一台服务器配置1块AI芯片，这是最简单的训练方式。随着数据量的增加，希望加快模型的训练速度，于是出现了单机多卡，多块AI芯片并行，以一台机器上配置8块AI芯片为例，把数据切分成8份，分别在8块AI芯片上都跑一次BP算法，计算出梯度，然后

LangChain4j目标是简化将大语言模型（LLM）集成到 Java 应用程序的过程。

很多就业者在看到人工智能领域发展的很好，意识觉醒的人想进入这个行业里面得到一些新兴行业的红利，想转行却担心自己的经历或者是专业被卡，犹豫不决，今天就来和大家聊一聊这个话题，看看能不能。为什么人工智能卡学历，一个新兴技能行业是时代的产物，这就决定着在短期的时间里面行业将会有快速更迭的现象，虽然高学历的人并不代表着有绝对的实力，但是选择高学历的人则大概率代表着有较强的自学能力。那么为什么人工智能行业不

通过线性回归算法，我们可以_预测因变量的值_，基于给定的自变量。这种算法在许多领域都有着广泛的应用，例如经济学、统计学、机器学习等。总的来说，线性回归算法在中扮演着重要的角色，帮助我们理解数据背后的规律，做出合理的预测和决策。

在塑造新领域的过程中，我们往往依赖于一些经过实践验证的策略、方法和模式。这种观念对于软件工程领域的专业人士来说，已经司空见惯，设计模式已成为程序员们的重要技能。然而，当我们转向大模型应用和人工智能领域，情况可能会有所不同。面对新兴技术，例如生成式AI，我们尚缺乏成熟的设计模式来支撑这些解决方案。作为一位老码农，我在这里整理总结了一些针对大模型应用的设计方法和架构模式，试图应对和解决大模型应用实现中

本文对文本的切分进行了介绍，起到了抛砖引玉的作用。在实际的应用过程中，针对不同类型的文本应该选择不同的切分策略。而且，文本的切分和业务场景也是密切相关的，在制定策略的过程中，也要紧密结合业务场景，才能做到准确的切分。

说了这么多，下面我们来介绍一下什么是 RAG。RAG 是检索增强生成（Retrieval Augmented Generation ）的简称，它为大语言模型 (LLMs) 提供了从数据源检索信息的能力，并以此为基础生成回答。简而言之，RAG 结合了信息检索技术和大语言模型的提示功能，即模型根据搜索算法找到的信息作为上下文来查询回答问题。无论是查询还是检索的上下文，都会被整合到发给大语言模型的提示中

Sentence Transformers（简称SBERT）是一个Python模块，用于访问、使用和训练最先进的文本和图像嵌入模型。**它可以用来通过Sentence Transformer模型计算嵌入向量，或者使用Cross-Encoder模型计算相似度分数。**本相似度和意译挖掘等。

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