在今天的的教程中，我们将打造更加个性化的大模型，可以定制搭载私人知识库的本地大模型！我们探讨Meta AI 的尖端 Llama 3 语言模型构建强大的检索增强生成 （RAG） 来实现。通过利用 Llama 3 和 RAG 技术的功能，我们将创建一个应用程序，允许用户与网页进行交互式对话，检索定制化、私人知识库的相关信息并生成对用户查询的准确响应。在本教程中，我们将深入探讨设置开发环境、加载和处理网

近年来，大模型技术突飞猛进，全球各大科技公司纷纷投入研发，形成了一系列成熟的主流大模型。以下是目前国内外最具代表性的大模型：

使用cursor等软件总是遇到调用次数限制的问题，用一阵就不能再使用了。于是，就希望能够通过Ollama来使用本地部署的代码大模型。然后就找到了twinny这个vscode的插件。

qwen7b.gguf是阿里巴巴的通义千问大模型，7B大模型，7亿参数，至少需要8G内存，越大回复越流畅，

将开源的大语言预训练模型部署到用户设备上进行推理应用，特别是结合用户专业领域知识库构建AI应用，让AI在回答时更具有专业性，目前已经有很多成熟的应用方案。其中，支持大模型本地化部署的平台及工具很多，比较出名的有ollama、vLLM、LangChain、Ray Serve等，大大简化了模型的部署工作，并提供模型全生命周期管理。对应地，需要知识库构建的相应工具，能处理各种格式（doc/pdf/txt

近年来，大语言模型（LLM）的应用日益广泛，而高效的部署方案至关重要。Ollama和vLLM作为两种流行的LLM部署工具，各有优劣。本文将深入比较Ollama和vLLM的部署方式，帮助选择最合适的方案。

现在网络上的资源、软件各式各样，想要找到一个好用的工具非常不宜。很多时候下载的软件功能根本不是自己想要的，而且还带有广告或病毒。本想装安装一个工具，却被强制安装了很多恶意软件，造成系统变慢而且还可能其它损失。

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1. 端到端方法端到端方法通常用于以下场景：端到端方法子模块原理说明端到端学习任务感知到控制直接从感知输入（如图像）到控制输出（如电机指令），使用深度强化学习方法（如DQN、DDPG）进行端到端训练。示教学习通过人类示范数据进行模仿学习，从感知输入直接学习任务执行策略（如抓取物体）。在机器人中应用AI大模型时，整个信息处理过程并不总是直接端到端的。虽然端到端模型在某些特定任务中表现出色，但在复杂的

Deepseek R1正式发布。不是之前的Light版本，而是完整的R1。性能与o1相当，还采用MIT开源协议，可以商用。现在能在Deepseek chat平台用，也提供API。