今天我们介绍一种部署本地知识库的方案：Ollama+MaxKB废话不多说，直接开始吧首先我们通过 Docker 安装 MaxKB (maxKB可以安装在本地，也可以安装在云服务器上)进入系统后，是这样的接下来我们进行最重要的模型搭建，模型搭建我们选择直接租赁GPU，以在GPUEZ平台(https://gpuez.com)为例登录智算云算力平台，租赁实例最近智算云平台一直在做活动，新用户注册即送5元

最火的大模型教程-免费！大型语言模型 （LLM） 的课程路线图LLM 课程分为三个部分：🧩 LLM Fundamentals 涵盖有关数学、Python 和神经网络的基本知识。🧑 🔬 LLM Scientist 专注于使用最新技术构建最好的 LLM。👷 LLM 工程师专注于创建基于 LLM 的应用程序并部署它们。

在当今的人工智能时代，各种强大的语言模型不断涌现。如果你想在本地使用 llama3 模型，并且通过 Python 来调用它，那么这篇文章将为你提供详细的指南。一、为什么要使用本地 模型？隐私保护：在本地运行模型可以确保你的数据不会被上传到第三方服务器，从而更好地保护隐私。更快的响应速度：无需通过网络连接到远程服务器，本地调用可以提供更快的响应时间。自定义和灵活性：你可以根据自己的需求对模型进行定制

1微软开源 GraphRAG 后，热度越来越高，目前 GraphRAG 只支持 OpenAI 的闭源大模型，导致部署后使用范围大大受限，本文通过 GraphRAG 源码的修改，来支持更广泛的 Embedding 模型和开源大模型，从而使得 GraphRAG 的更容易上手使用。2需要 Python 3.10-3.12 环境。安装完整后，需要创建一个文件夹，用来存储你的知识数据，目前 GraphRAG

多模态大型语言模型（Multimodal Large Language Models， MLLM）的出现是建立在大型语言模型（Large Language Models， LLM）和大型视觉模型（Large Vision Models， LVM）领域不断突破的基础上的。随着 LLM 在语言理解和推理能力上的逐步增强，指令微调、上下文学习和思维链工具的应用愈加广泛。然而，尽管 LLM 在处理语言任务

导言：在本篇博客中，我们将介绍五个实用的Python爬虫案例，并提供相应的代码示例和解析。通过这些案例，读者可以了解如何应用Python爬虫来解决不同的数据获取和处理问题，从而进一步提升爬虫技能】代码解析： 在这个案例中，我们使用requests库发送HTTP请求获取天气数据，并将数据保存到CSV文件中。首先，我们发送GET请求获取天气数据的响应。然后，我们使用创建一个文件并写入数据。通过遍历天气

除了可以远程查看 Windows 的文件外，还可以执行 bat 批处理文件，又或者是模拟命令行输入，根据返回值进行其他骚操作我已经将文中全部代码上传CSDN，文末获取完整源码。

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在Stable Diffusion我们想要得到一张高分辨率且具有细节特征的图片时，我们就需要使用一些图片放大算法来帮助我们实现。本文主要概述在sd中常常使用的高清修复方法以及不同方法的区别和应用场景。同时也给出一些推荐的工作流，你可以根据自己的情况来选择适合你的。通过本节的学习对于高清修复的使用相信你会更加得心应手。今天的介绍就到这里啦，本篇文章主要概述了在sd中常用的高清放大方式和常用工作流，如

定制知识库是指一系列紧密关联且始终保持更新的知识集合，它构成了 RAG 的核心基础。这个知识库可以表现为一个结构化的数据库形态（比如：MySQL），也可以表现为一套非结构化的文档体系（比如：文件、图图片、音频、视频等），甚至可能是两者兼具的综合形式。