在这个 LLM 技术日新月异的时代，仅仅停留在应用层面是远远不够的。《Build a Large Language Model (From Scratch)》为你提供了一个经过社区验证、广受好评的绝佳机会，让你从根本上理解、掌握并亲手创造这项激动人心的技术。

ollama是一个快速部署和运行大语言模型的开源工具，https://ollama.com/。通过它可以在终端与大语言模型交互，而且安装非常的简单，支持非常多的模型，并且可以随意切换模型， 支持模型地址：https://ollama.com/library如果你想使用LLM模型但是又不想暴露你的私人数据到公网，不放试一试这个方法。执行安装命令这样就安装好了。使用 命令ollama -h看看有哪些参

包含数十亿个以上的参数的模型，Large Language Model。LLM 是 NLP 和深度学习结合的产物，通常基于 Transformer 架构，拥有大规模参数和数据训练，能够进行复杂的语言任务。LLM 可以说是 NLP 的一个发展阶段，但现在通常不把 LLM 当作是传统 NLP 的范畴。人工智能（AI）[Artificial Intelligence]├── 机器学习（ML）[Machi

包含数十亿个以上的参数的模型，Large Language Model。LLM 是 NLP 和深度学习结合的产物，通常基于 Transformer 架构，拥有大规模参数和数据训练，能够进行复杂的语言任务。LLM 可以说是 NLP 的一个发展阶段，但现在通常不把 LLM 当作是传统 NLP 的范畴。人工智能（AI）[Artificial Intelligence]├── 机器学习（ML）[Machi

这个环节完全可以提前充分打磨，但打磨的不是“背演讲稿”，而是“如何从事应用算法开发工作”，尤其是大模型项目，要突出“问题拆解、模型选型、落地优化”的完整逻辑，让面试官看到你的实际工作能力。

这个环节完全可以提前充分打磨，但打磨的不是“背演讲稿”，而是“如何从事应用算法开发工作”，尤其是大模型项目，要突出“问题拆解、模型选型、落地优化”的完整逻辑，让面试官看到你的实际工作能力。

本文详细解析了大模型面试中的Function call连环炮问题，从训练、微调到文本格式组织，再到将工具/插件转化为模型可理解的方式，结合美团大模型算法的二面题目，帮助小白程序员深入理解大模型核心技术，提升面试竞争力。

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私有部署大模型：Ollama 与 vLLM 怎么选？一篇文讲透选型要点

写到这里，也没想到自己写了这么长，过程中也给自己留了两个作业：AI 产品经理的知识结构之"提示词工程"，目前网上这一块内容很多，大家可以参考 Github 9000star 的项目 ( https://github.com/yzfly/wonderful-prompts?后续会把自己一些特色实践补上。老板们如何准备适合大模型易读的知识库，这一块内容不多，后面来补充。最后来总结一下：算法、算力、数据