“ 算力准备是大模型私有化部署的必要前提，那什么是算力？大模型算力芯片的种类有哪些？”无论是大模型训练阶段还是推理阶段都需要强大的算力支撑，什么是“算力”？大模型所需要的算力有何特点？

Dify 是一款开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，融合了后端即服务（BaaS）与 LLMOps 理念 ，旨在助力开发者快速搭建生产级的生成式 AI 应用。其操作界面集成了 AI 工作流程、RAG 管道、代理、模型管理等功能，通过直观的可视化界面，用户可以轻松构建和测试功能增强的 AI 工作流程。

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大模型在人工智能领域的应用正迅速扩展，从最初的提示词（Prompt）工程到追求通用人工智能（AGI）的宏伟目标，这一旅程充满了挑战与创新。本文将探索大模型在实际应用中的进展，以及它们如何为实现AGI铺平道路。

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RAG是大模型定制化或者私有化部署时知识增强方法的最便捷、成本最低的方式，是一种新数据引入大模型的经济高效的方法，它大模型私有化部署必备的步骤。

LORA（Low-Rank Adaptation） 是一种高效的参数高效微调方法，其核心思想是通过在预训练模型的权重矩阵中引入低秩适配矩阵（低秩分解矩阵 A 和 B），仅对这部分新增参数进行训练，从而大幅减少计算和显存开销。与传统全参数微调相比，LORA 通过冻结原始模型参数，仅更新适配层参数，实现了轻量化训练。

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本文提供了Python微调LLM的完整指南，使用Unsloth工具和Google Colab，以Phi-3 Mini为基础模型，通过LoRA技术高效微调。详细介绍了从数据收集、模型加载、训练到通过Ollama在本地运行的九大步骤，帮助开发者将通用大模型转变为领域专家，实现隐私安全、定制化的本地AI应用。