不论英语水平如何，在进行SCI写作时，上万个单词的写作量上，总会出现一些自己也很容易忽视的语法错误，在进行SCI投稿之前，都需要进行语法润色，以改正这些问题。对一篇学术论文中的段落进行润色，使其符合学术风格，提高拼写、语法、清晰度、简洁性和整体可读性，并且可以要求AI在Markdown表格中列出所有修改及其原因。中文指令：以下是一篇学术论文中的段落。请重新润色写作，以符合学术风格，提高拼写、语法、

第4步，根据以上数据，将结果交给大模型进行总结。如果觉得总结的不好，你也可以加上一些prompt引导，最终获得一条可阅读的结论。调用的接口是 api/v0/generate_summary。

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。它简化了将这些模型集成到应用程序中的复杂性，使得开发者可以快速利用最新的模型，如 Meta 的 Llama3，进行本地开发和测试。对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云

最近这阵比较忙，线下见了非常多不同地区的朋友，围绕 Dify 和开源社区做了不少应用和实践分享。可爱的 Ollama 项目不论是 Dify 生态还是其他的软件生态，越来越多的朋友开始使用 Ollama 来了解模型。不过更多时候，我们见到的是“下载预制菜”使用的玩法，如果我们本地有微调好的模型，又该如何运行呢？以及，在最近 Llama.cpp 的一次版本发布中，支持了 Llama 3.1 的“rop

ollama+obisidian 能够读取obsidian 的所有文档,直接在 obsidian 实现本地知识库问答和大模型对话对于像我这样的用 obsidian 作为写作工具的文字工作者来说, 这个组合实在是很有用,我在写文章时就下载了 ollama,并用 ollama 下载了 4 位量化的 llama 70B 模型, 只占 30G 内存,运行速度是很快的ollama 配置直接去 ollama

GLM-4-9B 是智谱 AI 推出的最新一代预训练模型 GLM-4 系列中的开源版本。在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中，GLM-4-9B及其人类偏好对齐的版本均表现出超越 Llama-3-8B 的卓越性能。除了能进行多轮对话，GLM-4-9B-Chat还具备网页浏览、代码执行、自定义工具调用（Function Call）和长文本推理（支持最大 128K 上下文）等高级功能。本

本篇讲述如何根据模型参数量，参数设置以及batch size推理所需要的GPU显存。假设现在想要全参数训练一个llama-6B的模型，那么如何预估自己需要准备多大显存的卡？当fp32、fp16、int8模式下时显存大小具体又有什么变化呢？本篇来解答这个问题。下面是一个快捷目录。1. 大模型RAM构成2. 一个大模型显存计算示例大模型所需要的考虑的显存包括三个部分：模型本身，CUDA kernel，

3.指令类型应该是多样化的，包括各种类型的任务，类别种类例如：brainstorming，open QA，closed QA，rewrite，extract，generation，classification，chat，summarization。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 A

pyinstaller将Python脚本打包成可执行程序，使在没有Python环境的机器上运行最新版是pyinstaller 3.1.1。支持python2.7和python3.3+。可运行在Windows，Mac和Linux操作系统下。但它不是跨编译的，也就是说在Windows下用PyInstaller生成的exe只能运行在Windows下，在Linux下生成的只能运行在Linux下。

Python 中的 main 函数充当程序的执行点，在 Python 编程中定义 main 函数是启动程序执行的必要条件，不过它仅在程序直接运行时才执行，而在作为模块导入时不会执行。Python函数是指组织好的、可重复使用的、用来实现单一或相关联功能的代码段，Python函数包含系统中自带的一些函数、第三方函数以及用户自定义的函数。函数能提高应用的模块性和代码的重复利用率，你已经知道Python提