LLaMA Factory是一个开源大语言模型微调框架，支持100+种模型如LLaMA、ChatGLM、Qwen等，提供LoRA、QLoRA等高效微调技术，拥有直观Web UI界面，支持零代码操作。本文详细介绍了环境配置、安装步骤及通过gradio创建公开域名链接的方法，覆盖从模型预训练到指令微调的全流程，适合研究者、开发者和企业用户快速构建定制化大语言模型应用。

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阿里云函数计算AgentRun是一站式Agentic AI基础设施平台，专为解决企业级AI Agent生产化痛点而设计。平台提供毫秒级弹性、企业级安全沙箱、模型工具统一治理、全链路可观测和生态开放五大核心能力，帮助开发者跨越从原型到产品的鸿沟，实现成本降低60%。支持无代码到高代码一键转换，让业务人员也能创建生产级Agent，同时保障安全、稳定与高效运行。

阿里云函数计算AgentRun是一站式Agentic AI基础设施平台，专为解决企业级AI Agent生产化痛点而设计。平台提供毫秒级弹性、企业级安全沙箱、模型工具统一治理、全链路可观测和生态开放五大核心能力，帮助开发者跨越从原型到产品的鸿沟，实现成本降低60%。支持无代码到高代码一键转换，让业务人员也能创建生产级Agent，同时保障安全、稳定与高效运行。

Graph4MM是一种创新的图基多模态学习框架，通过Hop-Diffused Attention机制将多跳结构信息融入自注意力中，利用因果掩码和跳跃扩散技术避免过平滑问题。框架还设计了MM-QFormer促进跨模态融合，重新审视了图在多模态学习中的角色，发现利用拓扑结构引导模态间交互更有效。实验表明，Graph4MM在生成和判别任务中均优于现有模型，平均提升1.77%和12.09%。

agno是一款轻量级多模态Agent框架，以其极致性能（每Agent创建仅需2μs，内存占用仅3.75KB）重新定义Agent开发标准。文章详细介绍了其工具系统架构、80+内置工具包、自定义工具开发方法、工具组合模式（串行、并行、条件选择）以及调试监控功能。agno支持异步并发执行，提供完善的错误处理和性能分析工具，是构建高效智能体系统的理想选择，适合从简单聊天机器人到复杂多Agent协作系统的各

agno是一款轻量级多模态Agent框架，以其极致性能（每Agent创建仅需2μs，内存占用仅3.75KB）重新定义Agent开发标准。文章详细介绍了其工具系统架构、80+内置工具包、自定义工具开发方法、工具组合模式（串行、并行、条件选择）以及调试监控功能。agno支持异步并发执行，提供完善的错误处理和性能分析工具，是构建高效智能体系统的理想选择，适合从简单聊天机器人到复杂多Agent协作系统的各

agno是一款轻量级多模态Agent框架，以其极致性能（每Agent创建仅需2μs，内存占用仅3.75KB）重新定义Agent开发标准。文章详细介绍了其工具系统架构、80+内置工具包、自定义工具开发方法、工具组合模式（串行、并行、条件选择）以及调试监控功能。agno支持异步并发执行，提供完善的错误处理和性能分析工具，是构建高效智能体系统的理想选择，适合从简单聊天机器人到复杂多Agent协作系统的各

Prompt是与AI大模型交互的关键输入，包含任务、上下文、示例等六大要素。根据可解释性、交互方式和应用领域可分为多种类型。提示工程通过Zero-shot、Few-shot等方法优化Prompt，结合思维链等技术提升AI输出质量。掌握Prompt设计原则可显著提高大模型在编程开发等领域的应用效果。

Prompt是与AI大模型交互的关键输入，包含任务、上下文、示例等六大要素。根据可解释性、交互方式和应用领域可分为多种类型。提示工程通过Zero-shot、Few-shot等方法优化Prompt，结合思维链等技术提升AI输出质量。掌握Prompt设计原则可显著提高大模型在编程开发等领域的应用效果。