首先，我们需要理解什么是向量？向量是基于不同特征或属性来描述对象的数据表示。每个向量代表一个单独的数据点，例如一个词或一张图片，由描述其许多特性的值的集合组成。这些变量有时被称为“特征”或“维度”。例如，一张图片可以表示为像素值的向量，整个句子也可以表示为单词嵌入的向量。

环节要求CPU >= 4 核如果你并没有在本机安装 Docker（Windows、Mac，或者 Linux）, 可以参考文档 Install Docker Engine 自行安装。是Linux内核中的一个重要参数，它定义了一个进程可以拥有的最大内存映射区域数。内存映射区域通常指的是内存映射文件、匿名内存映射等。性能优化：通过增加vm.max_map_count的值，可以允许应用程序创建更多的内存映

大模型私有化（Model Private Deployment）指的是将预训练的大型人工智能模型（如GPT、BERT等）部署到企业自己的硬件环境或私有云平台上。与公有云服务或模型即服务（Model-as-a-Service）相比，私有化部署能够给企业带来更高级别的数据安全性和自主控制能力。对数据隐私和安全要求高、需要自主控制AI模型运行环境的企业而言，或者在特定地理位置因法律法规限制不能使用公有云

自动化测试用例的生成与执行的实现原理。自动化测试用例的生成与执行的实现思路。利用 Agent 实现自动化测试用例的生成与执行。​。

我们通常会看到某模型研发机构开源了base模型和chat模型，那base模型和chat模型有什么区别呢？首先，所有的大语言模型（LLM）的工作方式都是接收一些文本，然后预测最有可能出现在其后面的文本。

1. 需要外部知识吗？对于以前摘要的风格进行摘要的任务，主要数据源将是以前的摘要本身。如果这些摘要包含在静态数据集中，就不太需要持续外部数据检索。但是，如果有一个频繁更新的摘要动态数据库，目标是不断与最新条目对齐的话，RAG可能在这个场景更好发挥作用。\2. 需要模型适配吗？这个用例的核心是适应专业领域或特定的写作风格。微调特别擅长捕捉风格细微差异、语调变化和特定领域的词汇，因此对于这个维度来说，

在构建大型语言模型 （LLM） 应用程序时，开发人员可以通过两种常见方式整合专有数据和特定于领域的数据：检索增强生成 （RAG） 和微调。RAG使用外部数据增强提示，而微调则将其他知识合并到模型本身中。然而，这两种方法的优缺点尚不清楚。论文提出了一个用于微调和 RAG 的管道，并介绍了多种流行的 LLM（包括 Llama2-13B、GPT-3.5 和 GPT-4）的两者的权衡。我们的流程由多个阶段

提供了这个脚本供用户实现在自己的数据上进行微调的功能，以接入下游任务。此外还提供了shell脚本减少用户的工作量。这个脚本支持 DeepSpeed 和 FSDP。

有时，Ollama 可能无法如你所愿运行。解决问题的一个好方法是查看日志。（使用 docker ps 可以找到容器的名字）如果你是在终端里手动运行 ollama serve，那么日志会显示在该终端上。在 Windows 上运行 Ollama 时，日志的存放位置有一些不同。Ollama 内置了多个为不同 GPU 和 CPU 向量特性编译的大语言模型（LLM）库。Ollama 会尝试根据你的系统能力选

只需要将ollama部署到本地，借助comfyui ollama节点即可给你的Ai绘画提示词插上想象的翅膀。具体看详细步骤！第一步打开ollama官网：https://ollama.com/，并选择models显存太小选择的是llama3\8b参数的instruct-q6_k的这个模型。运行方式也很简单，只要你网络没问题，直接在终端里，运行ollama run llama3:8b-instruct