今天给大家推荐一个 “懒人神器”——AnythingLLM。有了它，把电脑里的文档（不管是 PDF、Word，还是代码文件）变成能聊天的知识库，就像把文件拖进文件夹一样轻松！

3分钟手把手教学：零基础实现DeepSeek本地化部署

今天给大家介绍一个git开源的宝藏项目 — 基于大模型+知识图谱的知识库问答，这里还搭配了一个演示dome给大家，如需要此项目练手的，我已经打包好了放在文末~

【大模型部署】vLLM 部署 Qwen2-VL 踩坑记 03 - 多图支持和输入格式问题

在这里，你会发现丰富的 代码示例👨‍、实用指南🗺️ 以及 资源链接🔗，或许能帮助你轻松掌握 GLM API 的使用！

Dify是一款开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，它帮助开发者和非技术人员，快速构建生产级别的生成式AI应用。

大模型指令微调（Instruction Tuning）是一种针对大型预训练语言模型的微调技术，其核心目的是增强模型理解和执行特定指令的能力，使模型能够根据用户提供的自然语言指令准确、恰当地生成相应的输出或执行相关任务。指令微调特别关注于提升模型在遵循指令方面的一致性和准确性，从而拓宽模型在各种应用场景中的泛化能力和实用性。在实际应用中，我的理解是，指令微调更多把LLM看作一个更智能、更强大的传统N

大模型的应用，其实在医院、银行这种专业性非常强、数据比较多的行业会非常使用。本文就通过案例介绍了一个银行的实施案例，供大家参考。

今天就做一个简单的示范，让大家都能轻松搞定在自己的电脑哦上，本地化部署并运行私有化大模型，并且为我们自己的大模型投喂数据。

目前，LLAMA3.1模型分为8B、70B、405B三个版本，其中70B和405B对于显存的要求均已超过了一般家用电脑的配置(或者换个说法，用一张4090也是带不起来的)，所以运行8B即可。LLAMA3.1 8B的性能约相当于ChatGPT3.5。