Ollama 管理本地已有大模型（包括终端对话界面）Ollama 导入模型到本地的三种方式：直接从 Ollama 远程仓库拉取、通过 GGUF 模型权重文件导入到本地、通过 safetensors 模型权限文件导入到本地。

DeepSeek-R1的本地化部署并非“参数越高越好”，而是需在性能、成本、场景需求间找到平衡点。个人用户可从1.5B模型入手，通过Ollama快速体验；中小企业推荐14B-32B量化版，兼顾精度与成本；而满血版671B则是国家级项目的“重器”。未来，随着MoE架构和芯片制程的进步，AI本地化门槛将进一步降低，全民智算时代或将触手可及。

Hello，大家好，我是GISer Liu😁，一名热爱AI技术的GIS开发者，上一篇文章中我们详细介绍了RAG的核心思想以及搭建向量数据库的完整过程；😲将LLM接入LangChain：选择LLM，然后在LangChain中使用；构建检索问答链：使用语法构建RAG问答链部署知识库助手：使用streamlit部署项目；帮助读者快速构建RAG应用并部署在阿里云服务器上；Streamlit是一个开源的

阿里千问平，突然在凌晨3点发布了最新推理模型！发布说明很简单“然后在下面甩出来几个链接，包括博客，HF，模型，演示和在线使用的网站。这条消息很简单，但是背后的东西一点都不简单。就凭一句可以，这成功了勾起了我的兴趣。除了文字描述之外， 推文中还给出了一张基准测试的图片。图中显示了 QwQ32B 和 deepseekR1 671B，以及 openai-o1的基准测试。从这个途中可以轻松的获取以下几点信

大家好，我是欧巴。如果用一个词来形容你此时此刻的感受，是什么？（请打在留言区）从一个月之前 DeepSeek-V3 发布后，我就一直在更新 DeepSeek 相关的文章和视频，因为我认为这是一家非常牛逼的企业。直到昨天，终于见证历史，登顶美区苹果的 AppStore 应用商店，超越了 ChatGPT。昨晚直接干崩了英伟达、台积电。。然后再回来看，本文会介绍 DeepSeek 的使用技巧，因为它已经

通过深入分析，我们了解到超参数调优不仅仅是一项技术活动，更是一种艺术。它要求我们对模型有深刻的理解，对数据有敏锐的洞察，以及对目标有清晰的认识。每一次超参数的调整，都像是在与模型进行一场精心设计的对话，旨在引导它更好地服务于我们的愿景。记住，没有一成不变的最佳配置，只有不断探索和适应的最优解。让我们以这篇文章为起点，继续在 AI 的征途上，寻找那些能够点亮智慧之光的超参数组合。

现在的大模型都是通用对话型，不再像过去是针对某个非常具体的分类任务设计，所以需要综合地评价模型在不同方面的能力。• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。所以从测评的角度，高考数学真题真的是非常难得的测试题目，因为高考真题严格保

AI技术的核心是模仿人类的学习和决策过程，以在特定任务上达到并超越人类的表现。机器学习是实现AI的一种手段，它使计算机能够通过数据学习和改进。在机器学习中，算法通过对大量数据的分析学习，捕捉数据的模式和规律，并用于预测或分类任务。深度学习是机器学习的一个分支，它以人工神经网络为基础，尤其善于处理视觉和语言识别问题。深度学习模型通常需要海量的数据来训练，它可以识别和利用这些数据中的复杂模式。AI产品

如果你想深入了解大模型领域，无论是为了学术研究还是实际应用，选择合适的书籍是非常重要的。以下是精选的八本大模型相关书籍，涵盖了从基础理论到高级实践的内容，可以帮助你构建全面的知识体系。《大模型应用开发极简入门》作者：未知简介：这本书适合初学者快速入门大模型应用开发。书中提供了大量的实例和练习，帮助读者理解和掌握大模型的基本概念和技术要点。特色：语言通俗易懂，注重实践操作。《大模型时代：ChatGP

运维心里苦谁做谁知道，有时候感觉自己像一个杂工，在公司都快变成一个修电脑的了，不装了我转行了，给大家分享一点经验，希望能帮助到你们。运维工程师转行至大模型领域需要学习一系列新的技能和知识。以下是一个详细的转行攻略，帮助您从运维工程师转向大模型领域：了解基础知识：数学基础：学习线性代数、概率论、统计学和微积分等基本数学知识，这些是大模型领域的基础。编程语言：如果您已经熟悉Python，这是一个好的开