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是它记录离散事件,
接下来演示如何使用Qwen1.5-1.8B-Chat对一段文本生成摘要。model_path = "./qwen1.5-1.8b-chat" # 离线大模型的本地保存目录"""加载本地离线模型 Qwen1.5-1.8B-Chat 做摘要【无需联网、无需下载、纯本地运行】"""# 加载本地分词器 + 本地模型(完全离线)trust_remote_code=True # Qwen 必须加这个trust
文章开始之前,我给大家推荐一个人工智能学习网站,首先说我之前是完全不涉及人工智能领域的,但是我尽然看懂了,以后老哥我就要参与人工智能了。如果你也想学习,《大话云原生》系列文章。此专栏的前两篇文章。
还在用scp把jar包传到服务器上?容器化让部署变得可重复、可回滚、可扩展。但Dockerfile写不好,镜像1GB+;K8s配置不对,服务天天重启。这篇文章用MonkeyCode生成完整的容器化部署方案,从Dockerfile优化到K8s上云。
一个朋友在群里发了一张截图:GitHub 上仓库,24 小时涨了 900 颗星。他的原话是:「一个文件夹项目,13.6 万星?这是认真的吗?我点开一看,确实——这个仓库的核心内容就是一堆 SKILL.md 文件,外加几个 Python 脚本。没有炫酷的架构,没有黑科技算法,甚至 README 的第一句话都不怎么起眼:「Skills are folders of instructions, scri
这套也是直接跑在生产上的。生态这一年长得很快——Anthropic、OpenAI、DeepSeek、Google、Ollama、各家国产兼容端点基本都有 starter,MCP、向量库、observability 也都接上了,社区还有 spring-ai-community 那一摞 utils 可以挑着用。一次性、定时、cron 周期,这些都不是会话内能搞定的,得有个真正的调度器。JobRunr
再厉害的 AI 公司,底层也是一群人在写代码。是人就会犯错,是代码就会有 bug。Anthropic 一直给人一种"技术理想主义"的感觉,强调安全、对齐、负责任地开发 AI。但连续的安全失误,让这种形象打了折扣。不过换个角度想,这次泄露反而让开发者们看到了 Anthropic 的野心——他们不只是在做一个"更好用的 Copilot",而是在构建一个完整的 AI 操作系统。赛博宠物、会做梦的 AI、







