本文记录了采用Ollama项目快速本地部署运行qwen1.5模型。

这段时间在自己的Win11系统上部署了chatGLM以及Qwen模型，进行对话、推理以及工具调用都没有问题，但是在尝试进行微调的时候发现好像并不能成功，因此花费了很大的力气，又分别在ubuntu桌面版、windows子系统WSL2 Ubuntu上部署了Qwen模型，并尝试进行LoRA的微调实践。由于过程比较多，步骤较为繁琐，我可能会分几个部分进行叙述。首先介绍一下我的两个环境（平民玩家，勿喷）：一

本文简单的记录了在本地部署阿里通义千问1.8B以及7B模型

本文进一步记录了千问模型的函数调用功能使用方法，大家可以一起学习交流~

本文记录了采用api的方式访问本地chatGLM2-6B的方法

服务器登录harbor失败

本文记录了Qwen模型LoRA微调后的两种启动方式。

服务器登录harbor失败

本文详细介绍了GraphRAG系统，这是一种将知识图谱与RAG框架结合的创新方法。传统RAG在处理多跳推理和深层关系时存在局限，GraphRAG通过结构化知识存储、多跳推理能力和可解释的推理路径解决了这些问题。文章系统阐述了GraphRAG的工作原理，包括知识图谱构建、查询理解与子图检索、图推理与答案生成三个阶段。完整展示了从实体关系抽取到知识图谱构建，再到子图检索和答案生成的实现代码。

本文介绍了jupyterlab的安装和配置。