批量大小指的是在每个训练步骤（epoch）中同时处理的样本数量。在大语言模型中，由于模型规模庞大，批量大小通常会较大。

文章介绍了大模型压缩的两大主流技术：量化（降低参数精度减少存储空间）和蒸馏（训练小模型模仿大模型行为）。量化技术实施简单、压缩效果明显，而蒸馏能获得全新小模型、灵活性更高。这些技术能在保持模型性能的同时显著降低部署成本，让AI技术更加平民化，对开发者部署和设计AI应用具有重要意义。

文章介绍了大模型压缩的两大主流技术：量化（降低参数精度减少存储空间）和蒸馏（训练小模型模仿大模型行为）。量化技术实施简单、压缩效果明显，而蒸馏能获得全新小模型、灵活性更高。这些技术能在保持模型性能的同时显著降低部署成本，让AI技术更加平民化，对开发者部署和设计AI应用具有重要意义。

本文介绍了大模型Agent开发的演变过程，包括通过提示词使大模型输出格式化内容融入程序，工作流的基本概念，MCP协议如何扩展模型能力，以及Dify、Coze等工作流平台。重点阐述了Agent的核心特点——自主性，包含Profile、Memory、Planning、Action四个组成部分，能够主动思考并调用工具解决问题，实现了类似人类的任务处理流程。

本文介绍了大模型Agent开发的演变过程，包括通过提示词使大模型输出格式化内容融入程序，工作流的基本概念，MCP协议如何扩展模型能力，以及Dify、Coze等工作流平台。重点阐述了Agent的核心特点——自主性，包含Profile、Memory、Planning、Action四个组成部分，能够主动思考并调用工具解决问题，实现了类似人类的任务处理流程。

人工智能是指通过模拟、延伸人类智能的机制，使机器能够执行需要智力的任务。这包括理解语言、学习、推理、问题解决等能力。人工智能系统通过算法和模型从大量数据中学习，并能够做出智能决策。人工智能的核心在于算法和模型，这些算法和模型能够处理、分析和解释数据，以模拟人类的智能行为。通过不断的学习和优化，人工智能系统能够逐渐提升其性能，以更好地完成各种任务。概念：机器学习是人工智能的一个重要分支，其核心思想是

本文基于Dify智能体开发平台，详细介绍了目标检测小模型从训练到业务落地的全流程。通过配置数据录入、上传样本、标注目标位置、训练模型等步骤，开发出能够识别"黄鹤楼"和"万宝路"盒子的智能体。文章展示了如何搭建HTTP节点调用模型，并通过LLM节点汇总检测结果，最终实现了图片中目标物品的自动识别与计数，验证了目标检测技术在实际业务中的应用价值。

本文基于Dify智能体开发平台，详细介绍了目标检测小模型从训练到业务落地的全流程。通过配置数据录入、上传样本、标注目标位置、训练模型等步骤，开发出能够识别"黄鹤楼"和"万宝路"盒子的智能体。文章展示了如何搭建HTTP节点调用模型，并通过LLM节点汇总检测结果，最终实现了图片中目标物品的自动识别与计数，验证了目标检测技术在实际业务中的应用价值。

文章介绍了在本地环境部署大语言模型的解决方案，重点讲解了Ollama工具的使用方法，包括命令行调用、HTTP API调用和SDK调用三种方式。作者通过测试多个本地模型在JSON输出方面的表现，发现deepseek-r1:14b表现最佳。文章指出，本地部署可根据硬件条件选择不同参数量的模型，8B参数量模型已能实现不错的业务功能，为数据敏感场景提供了可行方案。

文章介绍了在本地环境部署大语言模型的解决方案，重点讲解了Ollama工具的使用方法，包括命令行调用、HTTP API调用和SDK调用三种方式。作者通过测试多个本地模型在JSON输出方面的表现，发现deepseek-r1:14b表现最佳。文章指出，本地部署可根据硬件条件选择不同参数量的模型，8B参数量模型已能实现不错的业务功能，为数据敏感场景提供了可行方案。