＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝linux ，Android基础知识总结1. Android编译系统分析2. 文件系统分析3. 制作交叉工具链4. 软件编译常识5. 设置模块流程分析6. linux系统启动流程分析7. linux下svn使用指南8. LFS 相关9. linux 内核的初步理解＝＝＝＝＝＝

转载链接：https://mp.weixin.qq.com/s/fmb4nvIEA9AC-5JpNPWN7QB站：https://b23.tv/BLAPMNf前言OpenAI大家熟知的技术大神有两位，一位是首席科学家Ilya，很多人这几天可能因为OpenAI董事会风波而反复听过这个名字；另外一位则是温文儒雅的Andrej Karpathy。如果说Ilya的标签是ChatGPT之父，神级大牛；那么A

简单来说Stable Diffusion是一个文本到图像的潜在扩散模型，由CompVis、Stability AI和LAION的研究人员和工程师创建。它使用来自LAION-5B数据库子集的512x512图像进行训练。使用这个模型，可以生成包括人脸在内的任何图像，因为有开源的预训练模型，所以我们也可以在自己的机器上运行它。****

Docker 安装与主机安装的方式相比，我们少安装了 CUDA 和 PyTorch 程序，多安装了和下载 Docker 镜像，但整体花费的时间其实是减少了的（因为 CUDA 和 PyToch 安装时间比较长）。Docker 安装最大的好处就是可以随时切换不同的环境，而且不会影响到主机的环境。

AI 知识库问答系统是一个很有前景的方向，它是对传统知识库系统的一种升级，相信在未来会有很多垂直领域的公司会用到这个技术。从 Langchain Chatchat 项目的发展过程上来看，项目从原来的一个 demo 级别的项目，逐渐向一个完整的产品迈进，在架构、UI 界面、LLM 集成方面也在不断完善，我相信这是一个未来可期的项目。而对于那些还在用老版本的小伙伴，建议尽快升级到新版本，因为项目团队以

转载链接：https://www.bilibili.com/video/BV1tQ4y1j7KF/?大模型高效微调框架LLaMA-Factory技术原理解析 - 郑耀威先生。

(MacOS) 的话请参考这个Issue.https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/issues/6#issuecomment-1471303336。如果网络慢，自己手动到国内网站下载 https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/fb9f16d6dc8f482596c2/下载模型 https://huggingface.co/THUDM/chatg

FastChat[2]是一个用于训练、服务和评估基于大型语言模型的聊天机器人的开放平台。其核心功能包括：最先进 LLM 模型的权重、训练代码和评估代码。带有 WebUI 和与 OpenAI 兼容的 RESTful API 的分布式多模型服务系统。其实 FastChat 的功能非常强大，今天介绍的部署功能只是冰山一角，如果你对 FastChat 感兴趣的话，可以去官方仓库查看更多的信息。今天的文章就

LLaMA Factory 在今后还将不断升级，欢迎大家关注我们的 GitHub 项目。同时，我们也将本文的模型上传到了 Hugging Face，如果您有资源，一定要亲自动手训练一个大模型 Agent！

添加知识库文档步骤如下：先选新建知识库输入知识库名字，点击“添加至知识选项”上传文件，完了后点击“上传文件并加载知识库”然后就可以基于这个知识库进行问答了，操作十分简单。本文介绍了 GPU 服务器的选型，ChatGLM2 和 Langchain-ChatGLM 的部署和使用，如果想要了解更多关于 Langchain-ChatGLM 的实现原理，可以在他们 GitHub 仓库中查看更多的信息。如果你