在利用GLM-4-Flash进行在线微调和Function Calling时，数据加密：确保在数据传输和存储过程中采用加密技术，保护用户数据和法律案件信息的机密性。访问控制：实施严格的访问控制策略，限制对模型服务和案件数据库的访问权限，防止未经授权的访问和数据泄露。合规性审查：定期对模型服务和案件数据库进行合规性审查，确保符合相关法律法规的要求。

本文提出LLAMA FACTORY，一个集成了一套高效训练方法的统一大型语言模型微调框架。它允许用户灵活定制100+ LLM的微调，而无需通过内置的web UI LLAMA板进行编码。实证验证了该框架在语言建模和文本生成任务上的效率和有效性。目前已在Github上开源，地址https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory。

LLM Training 是指大型语言模型（LLM）的训练过程。作为一种采用超大规模数据进行预训练的深度学习模型，LLM 训练目标是培养出一个能够理解和生成自然语言文本的模型。在这个过程中，LLM 通过处理海量文本数据来学习语言的规律、语义和上下文关系等训练方式，可以获得丰富的语言知识和智能，从而使得能够自动理解和生成人类语言。通常而言，这种训练过程通常需要大量的计算资源和时间，以便模型能够充分地

好多同学不知道怎么下载需要用到的工具，我这里给大家都准备好了，需要的文末领取。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，下载完后，双击OllamaSetup，自动安装成功，默认安装在C盘，不能选择安装路径的哦，安装完后，右下角会出现Ollama图标。OLLAMA_MODELS，随意指定变量值，如图所示：选择右键小图标，然后退出，在开始

随着人工智能技术的快速发展-大型语言模型（LLM），如 OpenAI 的 GPT 系列，已成为众多企业和个人关注的焦点，而 Ollama 作为一款开源的大型语言模型服务工具，正逐渐受到开发者和研究人员的关注，本文将探讨基于 MaxKB+Ollama +Llama3如何快速零成本构建本地私有化 AI 知识库！

本地运行大模型耗资源，需要选择较小的模型作为基础模型。在终端中运行时可能会出现 CUDA 错误，表示显存不足，导致提供的端口失效。中文支持不够完善。3. 文中提到的技术软件工具有：Ollama、Chatbox、Open WebUI、向量数据库、嵌入模型、本地模型 Gemma、AnythingLLM。

最近国产大模型KIMI爆了大部分人应该都知道了，从我个人的感受来看这次KIMI爆了我不是从技术领域接触到的，而是从各种金融领域接触到的。目前国内大模型可以说是百模大战，前几年新能源大战，今年资本割完韭菜后留给我们的是一家家倒闭或者即将要倒闭的车企，今年有一句话听了让人非常的无奈：“如果前几年你买了房子，又买了车子，你不仅要担心你的房子什么时候会爆雷还要担心你的车子什么时候会爆雷”。过几年大模型爆雷

在当今这个信息化迅速发展的时代，人工智能技术已经成为推动社会进步的重要力量。特别是在我国，AI大模型技术的发展速度令人瞩目，各种平台纷纷涌现，表现出强大的技术实力和广泛的应用前景。

本地运行大模型耗资源，需要选择较小的模型作为基础模型。在终端中运行时可能会出现 CUDA 错误，表示显存不足，导致提供的端口失效。中文支持不够完善。3. 文中提到的技术软件工具有：Ollama、Chatbox、Open WebUI、向量数据库、嵌入模型、本地模型 Gemma、AnythingLLM。

可以参考CSDN博客上的30节AI大模型系列课，该系列课程不仅涵盖了NLP大模型的基础、前沿与学习路径[16]，还包括了基于模型量化的大模型压缩的进展等前沿内容[16]。例如，贪心科技提供的大模型微调实战营就是一个很好的例子，它通过四个阶段的内容覆盖大模型的基础技术理解[17]。可以尝试使用一些开源的AI模型进行简单的编程练习，或者参与到实际的项目中去，比如在企业内部开发一个小工具或应用程序，这样