这套教程是完整的开发环境框架搭建，搭建完就能直接能上手敲代码不需要别的知识准备流程，在windows上搭建运行，安装过程按照下面的来，基本上不会出现像安装其他IDE那样可能出现各种路径配置等问题，对于急需提升自己的小白来说可以说得算是非常友好了。Jupyter notebook相对于pycharm来说，jupter更多用于数据探索和算法设计阶段，需要即是获得一段代码结果。pycharm更加适合于工

人工智能技术在现在的生活中越来越重要了，本文介绍的这些算法就是让它变得智能的关键。不管是大模型的聊天对话，预测房价，还是智能驾驶，这些算法都在背后默默地工作着。今天，我们要带大家了解一下这些特别热门的人工智能算法。它们包括。我们要探讨一下它们是怎么工作的，用在哪些场合，以及它们对我们的生活有什么影响。1、线性回归：模型原理：线性回归致力于寻找一条最佳拟合直线，确保这条直线能够精确地穿过散点图中的数

fourierft原理lora引入两个低秩矩阵A和B来表示权重变化。而FourierFT将权重变化∆W视为空间域中的矩阵，并只学习其一小部分频谱系数。通过训练得到的频谱系数，实现逆离散傅立叶变换来恢复∆W。参数更少，性能堪比lora。公式如下FourierLinear代码如下，在原始权重的基础上增加了傅里叶变化的权重估计。效果性能方面。使用 LoRA 参数数量的10%左右即可获得匹配的性能。当 F

在人工智能领域，模型是指通过对数据进行分析和学习，建立的一种数学结构或算法，用于预测或分类新数据。简单来说，模型是从数据中提取知识，并应用这些知识对未来进行预测的工具。其中，Y是预测值，W是权重矩阵，X是输入数据。通过训练，模型调整权重矩阵W，以最小化预测值Y与实际值之间的误差。预训练和微调是提升模型性能的两个关键步骤。微调大模型在人工智能应用中至关重要，原因包括预训练成本高、提示工程的局限性、基

Llama3是Meta提供的一个开源大模型，包含8B和 70B两种参数规模，涵盖预训练和指令调优的变体。这个开源模型推出已经有一段时间，并且在许多标准测试中展示了其卓越的性能。特别是Llama3 8B，其具备小尺寸和高质量的输出使其成为边缘设备或者移动设备上实现LLM的完美选择。但是Llama3也还有许多缺陷，因此，在场景应用中，有时候还需要对其进行微调，以提升中文能力、场景应用的专业度等。目前有

大模型微调（Fine-tuning）是指在已经预训练好的大型深度学习模型基础上，使用新的、特定任务相关的数据集对模型进行进一步训练的过程。这种微调技术的主要目的是使模型能够适应新的、具体的任务或领域，而无需从头开始训练一个全新的模型。以下是大模型微调的一些关键点和详细解释。01定义与背景定义：大模型微调是指利用预训练模型（这些模型通常在大规模数据集上进行训练，如BERT、GPT等）的权重和特征，通

最后我们做一个总结，首先全量微调就是针对于这些每个参数的学习，就是我要通过学习的方法，把这里的每个参数都要一个一个的要把它算出来。那相反，在LoRA的模式下，我们实际上要得出来的是这个矩阵，但是我们学习的方法是用于学习这两个矩阵来替代它。然后这两个矩阵所占用的参数的数量要比它要小很多，所以就会节省非常多的资源。

本地部署 Llama 3（包含中文版本）下载后解压安装，安装过程就不展示了搜索电脑里的 启用或关闭 windows 功能打开适用于 linux 的 windows 子系统，并重启电脑重启电脑后，安装 Docker 桌面Docker安装好后，需要再次重启电脑重启后。继续安装安装完成后，启动电脑命令提示符，输入一下命令。进行安装（Win系统）大概下载时间为，10分钟左右其实这一步只是为了，可以有一个类

angchain-chatchat是一个基于 ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现，开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型知识库项目，采用Apache License，可以免费商用。该项目支持市面上主流的本地大语言模型和Embedding模型，支持开源的本地向量数据库。

这是一系列教小白怎么使用大模型的文章，不讲原理和公式，就讲小白都听得懂的怎么安装使用。01简介昨天介绍了在本地运行大模型的工具LM studio，他上手简单，但想要远程调用或者在手机上使用就不是很方便，今天介绍一下ollama，他可以提供一个服务，然后就可以远程使用了。当然ollama还可以提供AIP让我们的程序去调用，这样大模型就可以赋能我们正在开发的应用了，例如可以通过构建智能体来实现自动漏洞