在人工智能领域，大语言模型（LLM）的应用日益广泛，选择合适的推理（部署）框架对实现高效、稳定的模型运行至关重要。Ollama和vLLM作为当下流行的LLM部署工具，各具独特优势与适用场景。本文将深入剖析二者的优缺点，并给出选型建议，同时附上它们的具体使用案例，以便读者更直观地了解其应用情况。

1、登录注册账号、下载软件2、使用2-1、购买隧道、查看token2-2、端口穿透1、登录注册账号、下载软件2、使用2-1、获取并设置 token2-2、使用3、隧道1、注册测试公众号2、回调代码3、回调配置在一些特殊的场景下，需要把我们的内网暴露出去，比如写了一个接口或网站想让别人看到，或者进行第三方开发调试的时候需要一个外网可用的回调地址。来对比一下ngrok和natapp免费功能的优劣| 限

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CSDN独家福利最近，人工智能大模型火得一塌糊涂，各种新名词也层出不穷：RAG、Agent、微调、提示词工程……是不是听着就头大？别担心，今天咱们就用大白话，把这些概念一次性讲清楚，让你彻底搞懂它们是什么、有什么用，以及它们之间的区别和联系。

AI Agent，全称人工智能代理（Artificial Intelligence Agent），是一种能够感知其所处环境，并根据感知信息自主做出决策，进而执行相应行动以实现特定目标的智能系统。简单来说，它就像是一个具备智能的“小助手”，能够理解周围的情况，思考该怎么做，并采取行动去完成任务。

AI Agent作为一种新兴的人工智能技术，正在以其独特的自主性、反应性和交互性，颠覆着软件行业的传统格局。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI Agent将成为推动数字化转型和智能化升级的重要力量。未来，我们可以期待AI Agent在更多领域展现其巨大的应用潜力和价值。同时，我们也应该看到，AI Agent的发展还面临着一些挑战和问题，如数据隐私、安全性等。因此，在推动AI Agent技

我们将开发以大语言模型为功能核心、通过大语言模型的强大理解能力和生成能力、结合特殊的数据或业务逻辑来提供独特功能的应用称为大模型开发。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！开发大模型相关应用，其技术核心点虽然在大语言模型上，但一般通过调用 API 或开源模型来实现核心的理解与生成，通过 Prompt Enginnering 来实现大语言模型的控制，因此，虽然大模型是深度学习领域的集大

人工智能的发展如火如荼，也让越来越多的人了解到人工智能；而对大部分人来说使用的都是第三方提供的客户端，不论是网页版，还是PC端或移动端。那么，我们怎么在本地部署一款大模型呢？下面就来介绍三种工具。

什么是pyenv-win： 是一个在windows系统上管理python版本的工具。它是pyenv的windows版本，旨在提供类似于unix/linux系统上的pyenv功能。允许用户在同一台计算机上安装多个python版本，并轻松切换它们之间的环境。使用pyenv-win，可以方便地安装、管理和切换各种python版本，而无需手动更改系统环境变量。pyenv-win应用场景：pyenv-win

随着大模型（如 GPT-4、BERT、GPT-3.5 等）在自然语言处理、图像识别、医疗诊断等领域的广泛应用，如何构建高效、灵活的架构来支持大模型在复杂场景下的应用变得至关重要。本文将详细介绍几种常见的大模型应用架构设计模式，包括路由分发架构、大模型代理架构、基于缓存的微调架构、面向目标的 Agent 架构、Agent 智能体组合架构以及双重安全架构设计模式。